무작위 분포

R에서의 추론 기초

Jo Hardin

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추론의 논리

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귀무분포 이해하기

귀무모집단에서 통계량 분포를 생성하면 관측값이 귀무가설과 불일치하는지 판단할 수 있습니다

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원자료

Location	Cola	Orange
East	28	6
West	19	7

$\hat{p}_\text{east} = 28/(28 + 6) = 0.82$

$\hat{p}_\text{west} = 19/(19 + 7) = 0.73$

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첫 번째 셔플, 원본과 동일

Location	Cola	Orange
East	28	6
West	19	7

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두 번째 셔플

Location	Cola	Orange
East	27	7
West	20	6

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세 번째 셔플

Location	Cola	Orange
East	28	8
West	21	5

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네 번째 셔플

Location	Cola	Orange
East	25	9
West	22	4

ch1_2_v2_infer.021.png

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다섯 번째 셔플

Location	Cola	Orange
East	29	5
West	18	8

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귀무분포 이해하기

다섯 번째 셔플

Location	Cola	Orange
East	29	5
West	18	8

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귀무분포 이해하기

ch1_2_v2_infer.024.png

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무작위 한 번 치환

soda %>%
group_by(location) %>%
summarize(prop_cola = 
    mean(drink == "cola")) %>%
summarize(diff(prop_cola))

# A tibble: 1 x 1
  `diff(prop_cola)`
              <dbl>
1        -0.09276018

library(infer)
soda %>% specify(drink ~ location,
                success = "cola") %>%
hypothesize(null = "independence") %>%
generate(reps = 1, type = "permute") %>%
calculate(stat = "diff in props", 
            order = c("west","east"))

# A tibble: 1 x 2
  replicate        stat
      <int>        <dbl>
1        1    -0.02488688

무작위 다회 치환

soda %>%
  specify(drink ~ location, success = "cola") %>%
  hypothesize(null = "independence") %>%
  generate(reps = 5, type = "permute") %>%
  calculate(stat = "diff in props", order = c("west", "east"))

# A tibble: 5 x 2
  replicate        stat
      <int>       <dbl>
1         1  0.04298643
2         2 -0.09276018
3         3  0.11085973
4         4  0.17873303
5         5 -0.16063348

무작위 분포

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연습해 봅시다!

R에서의 추론 기초