ANLY-511の宿題7つの問題は
、あなたの仕事を説明する問題73,75,78,80,84 89と90を提出簡潔与える
推論を、と。該当する場合は、コメントでRコードを接続します。マークダウンを使用すると、
これを行うための最善の方法です。任意のデータまたはのいずれかの詳細な結果プリントアウトしません
シミュレーションを。
73（2点）内蔵のデータセット「chickwtsは、」体重を有するデータフレームであり、
それぞれ六つの異なる治療法の一つ与えた71鶏のためにグラムゲイン
（フィードタイプ）。これはRのコマンドデータ（chickwts）を装填してもよいです。
データセットをロードし、体重増加のサイドボックスプロットによって側で単一グラフを作る
6つのフィードタイプのため。どのフィードタイプは、最大の体重増加をもたらすように見えますか？
最小の体重増加？その重量の利益可能性があるタイプがフィードされている
同じことは？これらの質問に答えるために、任意の統計的検定をしないでください。あなたのサポート
グラフで答えを。
74（2点）（ジップで利用できるファイルGSS2006.csvにデータをインポートし
、データフレームとして黒板に千原/ Hesterbergデータのファイル）。適したものにする
以下の質問を検討するために、双方向のテーブルを。任意の統計行わないでください
テストを。
A）死刑に向けた意見の分布であると表示されています
国のすべての地域でも同じ？
B）マリファナの合法化に向けた意見の分布があること表示されています
国のすべての地域でも同じですか？
C）死刑に向けたと合法化に向けた意見という表示されています
マリファナのが関係していますか？
次の3つの問題が、分布Aは、標準正規分布となる
分布B N（1、2
2
）分布。分布から20個の乱数発生
Aおよび30の乱数分布Bを形成し、適当にこれらを記録し
たデータフレーム。すべての3つの問題のために、これらのデータを使用してください。適しランダム修正するようにしてください
、あなたのデータをシミュレートする前に種子を。
75（2点）AとBの手段であるという帰無仮説を調べ
Bの平均は、順列検定を用いて、大きいこと代替に対して同じ。
p値を報告し、あなたの結論を述べます。
76（2点）AとBの分散であるという帰無仮説を調べ
Bの分散が置換使用し、大きいと代替に対して同じ
試験を。p値を報告し、あなたの結論を述べます。
77（2点）Aとの75パーセンタイル帰無仮説を調べ
BはBの75パーセンタイルを使用して、大きいこと代替に対して同じである
順列試験を。p値を報告し、あなたの結論を述べます。
次の3つの問題のために、データは、サイズnのランダムサンプルであると仮定し
、未知のμの正規N（μ、1）分布から。帰無仮説は常にある
H0：μ= 0のそれぞれの問題のための最初のステップは、サンプリングの分布見つけることである
Xを意味し、サンプルを。
78（2点）の代替を仮定はμA> 0は、あなたが使用しようとしているということである
サンプルは、検定統計量としてのXを意味します。あなたは拒否することによって、テストを実施する予定
代做ANLY-511作业、代写R实验作业、R编程设计调试作业
H0 Xは、いくつかのX0のための十分な大きさ、すなわちX> X0で、あなたはすでに決定している場合
ならば、あなたは常に帰無仮説を棄却することを試験のp値が<0.05です。
1
2
区間100、N = 5、10、20、50用のnの関数としてX0を計算するために使用してR
[X0は、∞）棄却域と呼ばれています。
79（2点）の代替が再び異なる> 0というμAであると仮定し
たアプローチがある所定用のX≥のX0場合、帰無仮説を棄却することにある
X0> 0
a）は、どのようなあなたは、X0 = 0でこれを行うと仮定そのため可能な限り最大のp値
それでも拒否するでしょうか？
B）と仮定X0 = 0.4とn = 20あなたのために可能な限り最大のp値とは何ですか
まだ拒否しますか？
C）と仮定X0 <0は、p値があっても、この場合には、あなたがH0を拒否するかもしれない理由を説明
0.5よりも大きくなっています。
前の問題と同様に80（2点）、あなたがすることを決めた
¯X≥のX0あれば帰無仮説を棄却します。あなたはX0 = 0.4を選択していると、サンプルサイズは
、N = 205は、対立仮説が実際に真であるということになりましたとされ、その
実際にはμ= 0.5。あなたはもちろん、このことを知りません。確率計算
あなたが使用して、正しい判断を下す帰無仮説、すなわち拒否します
Rを。この確率は、テストのパワーと呼ばれています。それはの間で、μに依存し、nは、X0
他のもの。
p値の81（5点）の分布。この演習では、あなたが得ることができますです
p値の行動への洞察帰無仮説が真である場合。データ考える
特定N（μ、σ2から来る
）分布。帰無仮説は、μ= 1、σ2=ことである
8.代替> 1μ、σ2= 8我々はサンプルを使用し、ランダムのX平均ことである
検定統計量として、サイズN = 15のサンプル。
a）の帰無仮説が真であると仮定すると、xの正確なサンプリング分布を検索します。
b）は、p値の各観察¯X結果ので、我々はランダムのようにp値を考えることができる
変数。xの正確なヌル分布をパートA）から知られているので、一方ができ
、この分布の累積分布関数を用いて、このp値を計算します。シミュレート計算するRを使用して、
Xは意味万サンプルを、すべてのp値を見つけます。ヒストグラムを作成し、関数ecdfをプロットします。
p値の分布とは何ですか？あなたはこれを説明できますか？
82（2点）千原/ Hesterbergにおける問題3.9＃1 12abc。
83（2点）千原/ Hesterbergにおける問題3.9＃14。
84（2点）千原/ Hesterbergにおける問題3.9＃25。データセットのインポート
Lottery.csvを、ファイル内のデータが来る帰無仮説の試験実施
、1 {に多項分布からです。。。、すべてのPIと39} =
1
39は、適切な使用
buyiltプロシージャを。p値を報告し、あなたの結論を述べます。これは似ている
サッカー選手の誕生日が一様分布に従うかどうかの質問に。
85（2点）千原/ Hesterbergにおける問題3.9＃30。
86（2点）のGSS2002から属性の次のペアを考慮し
たデータセット。これらのすべての対の間の関連はχで検査することができる
2
試験。
これらのどのいくつかの全体の分布の均一性についての質問になります
属性の独立性についての質問になる集団を、？説明
一文でそれぞれの答えを。この問題のいずれかの試験を実施しないでください。
•ジェンダーと教育
•人種および教育
•幸福と政党
3
•ジェンダーと死刑の景色に
銃の法律やレースのビュー•
87（2点）GS2002データセットをインポートします。
χを使用してください
2
以下の属性は独立しているかどうかを判断するための試験。説明し
、自由度の数は、それぞれの場合に正確である理由を自分自身。
•ジェンダーと教育
•幸福と政党
88（2点）Rワークスペースhw7.RDataにおけるデータフレームProblem58を考えてみましょう。
χ理由を説明する
2
テストをするかどうか疑問を調査するために使用すべきではない
変数XとYが独立しているが。そして、この研究に並べ替え検定を使用して
質問を。
89（5点）生存データが含まれTitanic.csvを設定し、データをインポートします
（0 =死亡、1 =生存）とに沈んだタイタニック号の658人の乗客の年齢
4月15日、1912年には平均年齢という帰無仮説を調べ生存者のと
犠牲者のこれらの平均年齢は、異なっていることを代替に対して同じ
順列検定を使用して。p値を計算し、あなたの結論を述べます。これは、
両側検定。どのようにp値は、この場合で計算すべきか？
90（5点）NCBirths2004.csvは1000からのデータを含むデータセット
ノースカロライナ状態で出生。列の一つは、重量が含まれ
グラムで生まれたばかりの赤ちゃんを。別の列には、母親があったかどうかがわかります
喫煙（はいまたはいいえ）。私たちは、データが証拠含まれているかどうかを判断したい
喫煙母親から生まれた赤ちゃんは、生まれた赤ちゃんに比べて平均的に少ない重量を量ること
禁煙の母親を。
データセットをインポートし、喫煙のために出生体重の側箱ひげ図によって側を作り、
禁煙の母親、並べ替え検定を行って、適した仮説を策定、
そしてあなたの結論を述べます。
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