1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Suy luận cho dữ liệu phân loại trong R
Connected

Bài tập

Khi giả thuyết không đúng

Trong bài tập này, bạn sẽ chạy một thí nghiệm: điều gì xảy ra khi bạn thực hiện kiểm định giả thuyết trong khi bạn biết rằng giả thuyết không (null) là đúng? Bạn hy vọng sẽ giữ nguyên giả thuyết không, nhưng luôn có khả năng bạn mắc lỗi suy luận thống kê.

Để bắt đầu thí nghiệm, chúng tôi đã tạo một biến giải thích mới tên là coinflip ghi lại kết quả tung đồng xu công bằng cho từng đối tượng. Với biến đó, bạn có thể nêu giả thuyết không sau:

$$ H_{0}: p_{heads} - p_{tails} = 0 $$

Điều này khẳng định không có khác biệt về tỷ lệ ủng hộ án tử hình giữa những người tung được "heads" và những người tung được "tails". Vì coinflip được tạo độc lập với cappun, chúng ta biết rằng giả thuyết không này là đúng. Câu hỏi là: kiểm định của bạn sẽ bác bỏ hay giữ nguyên giả thuyết không này?

Hướng dẫn 1/4

undefined XP
    1
    2
    3
    4
  • Xem biến coinflip mới.
  • Tính tỷ lệ FAVOR cho cả hai giá trị heads và tails của coinflip bằng dữ liệu gssmod. Lưu thống kê này vào p_hats.