Trực quan hóa kiểm định độ phù hợp
Kiểm định chi-bình phương về độ phù hợp (chi-square goodness of fit) so sánh tỷ lệ của từng mức trong một biến phân loại với các giá trị giả thuyết. Trước khi chạy kiểm định, việc so sánh trực quan phân phối trong mẫu với phân phối giả thuyết có thể rất hữu ích.
Nhắc lại các incoterm của nhà cung cấp trong bộ dữ liệu late_shipments. Giả sử bốn giá trị này xuất hiện với các tần suất sau trong quần thể các lô hàng.
EXW: 0.75CIP: 0.05DDP: 0.1FCA: 0.1
late_shipments đã có sẵn; tibble, dplyr, ggplot2, và infer đã được nạp.
Bài tập này là một phần của khóa học
Kiểm định giả thuyết trong R
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Using late_shipments, count the vendor incoterms
vendor_inco_term_counts <- ___
# Get the number of rows in the whole sample
n_total <- ___
hypothesized <- tribble(
~ vendor_inco_term, ~ prop,
"EXW", 0.75,
"CIP", 0.05,
"DDP", 0.1,
"FCA", 0.1
) %>%
# Add a column of hypothesized counts for the incoterms
___
# See the results
hypothesized