拟合优度检验

在拟合优度检验中，原假设是对各个比例给出具体参数取值的列表。在本分析中，对应的假设是 Benford 定律适用于城市层面总票数的首位数字分布。可写为：

$$ H_0: p_1 = .30, p_2 = .18, \ldots, p_9 = .05 $$

其中，$p_1$ 是 Benford 柱状图中第一根柱子的高度。备择假设是至少有一个比例不同；也就是说，首位数字分布不遵循 Benford 定律。

在本练习中，您将通过模拟来构建原假设分布，即当这些计数确实遵循 Benford 定律时，可能观测到的卡方统计量的分布。

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R 中的分类数据推断

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练习说明

将 p_benford 打印到屏幕上以查看其内容。
从 iran 开始，使用 chisq_stat 计算卡方统计量。请注意，您必须在数据框中指定作为响应的变量，以及要与之比较的概率向量。
在原假设 point 下，通过模拟构造 500 个 Chisq 统计量样本的原分布，其中比例向量 p 取 p_benford。将得到的统计量保存为 null。

交互式实操练习

通过完成这段示例代码来试试这个练习。

# Inspect p_benford
p_benford

# Compute observed stat
chi_obs_stat <- ___
  chisq_stat(response = ___, p = ___)

# Form null distribution
null <- ___
  # Specify the response
  ___
  # Set up the null hypothesis
  ___
  # Generate 500 reps
  ___
  # Calculate statistics
  ___

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