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  3. R 中的假设检验
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упражнение

基于模拟的 t 检验

在第 2 章中，您手动执行了 t 检验的各个步骤来检验以下假设。

$H_{0}$：未延迟发货的平均重量与延迟发货的平均重量相同。

$H_{A}$：未延迟发货的平均重量小于延迟发货的平均重量。

您可以使用 infer 的 t_test() 更简洁地运行该检验。

late_shipments %>% 
  t_test(
    weight_kilograms ~ late,
    order = c("No", "Yes"),
    alternative = "less"
  )

t_test() 假定原假设分布为正态分布。我们可以使用基于模拟的非参数等价方法来避免这些假设。

late_shipments 已可用；已加载 dplyr 和 infer。

Инструкции 1/3

undefined XP
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  • 指定以千克为单位的重量与发货是否延迟的关系。
  • 声明独立性的原假设。
  • 生成 1000 个置换重复样本。
  • 计算均值之差，并将次序设为 "No" 减去 "Yes"。