两种方法求 p 值
您已经见过，到达原假设分布通常有两条路径：计算机重排/模拟和数学近似。卡方适配度检验也不例外。其近似分布同样是"卡方分布"，自由度等于类别数量减 1。
在本练习中，您将比较这两种方法，计算一个 p 值，用来衡量伊朗数据中首位数字分布与本福德定律的一致性。请注意，您在上一个练习中创建的观测统计量已保存在工作区，名称为 chi_obs_stat。
本练习是课程的一部分
R 中的分类数据推断
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Compute degrees of freedom
degrees_of_freedom <- ___ %>%
# Pull out first_digit vector
pull("first_digit") %>%
# Calculate n levels and subtract 1
___
# Plot both null dists
___
# Add density layer
___
# Add vertical line at obs stat
___
# Overlay chisq approx
stat_function(fun = dchisq, args = list(df = ___), color = "blue")