Рассмотрим пошаговое решение задачи.
-
Сначала загрузим необходимые данные – датасет diamonds из библиотеки ggplot2. Если библиотеки ещё не установлены, их можно установить функцией install.packages(), но тут считаем, что ggplot2 уже установлен.
-
Затем вычислим средние значения для переменных price и carat по всему датасету. Это нужно для создания бинарных (0/1) переменных. Если цена (price) равна или превышает среднее значение по выборке, то новая переменная factorprice будет равна 1, иначе – 0. Аналогично для переменной car...
library(ggplot2)
library(dplyr)
data(diamonds)
meanrice - mean(diamonds$price)
meanarat - mean(diamonds$carat)
diamonds - diamonds %%
mutate(factorprice, 1, 0),
factorcarat, 1, 0))
tablecarat, diamonds$factorrice)
chivalues)
maintest$statistic
print(maintat)
Пошаговое объяснение кода:
• Сначала мы загружаем библиотеки ggplot2 и dplyr, чтобы иметь доступ к датасету diamonds и современным средствам для работы с данными.
• Затем загружаем данные diamonds и вычисляем средние значения переменных price и carat, что необходимо для бинаризации.
• С помощью функции mutate() создаём две новые переменные. Функция ifelse() сравнивает элементы с соответствующими средними и присваивает 1 или 0 в зависимости от условия.
• Функция table() применяется для формирования таблицы сопряженности между factorprice.
• Функция chisq.test() выполняет критерий Хи-квадрат для данной таблицы. Результат теста – список, из которого элемент statistic содержит значение самого критерия.
• Итоговое значение сохраняется в переменную maintat, после чего выводится на экран.
Таким образом, гипотеза о взаимосвязи цены и каратов бриллиантов проверена с использованием критерия Хи-квадрат, а значение статистики сохранено в переменной maintat.
