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Commit 5fd161fc authored by Lino Cortese's avatar Lino Cortese
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...@@ -295,7 +295,7 @@ owned <- gameData$"Owned Users" ...@@ -295,7 +295,7 @@ owned <- gameData$"Owned Users"
Falls man etwas mehr information will, kann man die Eingabe (oder die Variale in welche man dies gespeichert hat) noch in die ```summary()``` Funktion schreiben.\ Falls man etwas mehr information will, kann man die Eingabe (oder die Variale in welche man dies gespeichert hat) noch in die ```summary()``` Funktion schreiben.\
Weiterhin kann man dies auf ein Plot abbilden. Dazu verwendet man die ```plot()``` Funktion in welche man einen x und y Wert eingibt, zusammen mit Optionen wie das Plot aussehen soll. Mehr information dazu findet man [in der Dokumentation](https://www.rdocumentation.org/packages/graphics/versions/3.6.2/topics/plot).\ Weiterhin kann man dies auf ein Plot abbilden. Dazu verwendet man die ```plot()``` Funktion in welche man einen x und y Wert eingibt, zusammen mit Optionen wie das Plot aussehen soll. Mehr information dazu findet man [in der Dokumentation](https://www.rdocumentation.org/packages/graphics/versions/3.6.2/topics/plot).\
Mit ```abline()``` kann man die Regressionslinie der lm Funktion abbilden. Dazu wird die lm Funktion, oder die Variable in der diese gespeichert ist, an ```abline()``` uebergeben. Mit ```abline()``` kann man die Regressionslinie der lm Funktion abbilden. Dazu wird die lm Funktion, oder die Variable in der diese gespeichert ist, an ```abline()``` uebergeben.\
```{r lm-plot-example} ```{r lm-plot-example}
raters <- gameData$"Users Rated" raters <- gameData$"Users Rated"
owned <- gameData$"Owned Users" owned <- gameData$"Owned Users"
...@@ -318,23 +318,22 @@ plot(, , pch = 16, col = "blue") ...@@ -318,23 +318,22 @@ plot(, , pch = 16, col = "blue")
### Hypothesentest ### Hypothesentest
R hat Funktionen zum Testen von Hypothesen. Bei den bereits gegebenen Hypothesen eignet sich der [Chi-squared test](https://www.rdocumentation.org/packages/stats/versions/3.6.2/topics/chisq.test). Dieser wird mit ```chisq.test()``` aufgerufen und nimmt zwei Wertesets an mit weiteren Parametern fuer genaueres einstellen. Der ausgegebene p-Wert (p-value) kann dann mit dem Signifikanzwert (typischerweise 5% / 0.05) verglichen werden. Ist der Wert groesser als 0.05 kann man annehmen, dass die Hypothese stimmt. R hat Funktionen zum Testen von Hypothesen. Hier kann man nun den [T-Test](https://www.rdocumentation.org/packages/stats/versions/3.6.2/topics/t.test) anwenden. In der Funktion ```t.test()``` werden die beiden Wertesets eingegeben. Der ausgegebene p-Wert (p-value) kann dann mit dem Signifikanzwert (typischerweise 5%(0.05)) verglichen werden. Ist der Wert groesser als 0.05 kann man annehmen, dass die Hypothese stimmt. Einen Testdurchschnitt kann man mit dem Parameter ```mu={value}``` angeben.
```{r hypothesis-test, exercise=TRUE, exercise.lines=4} ```{r hypothesis-test, exercise=TRUE, exercise.lines=4}
cavg <- gameData$"Complexity Average"
owned <- gameData$"Owned Users"
ptime <- gameData$"Play Time" ptime <- gameData$"Play Time"
rated <- gameData$"Users Rated"
``` ```
```{r hypothesis-quiz} ```{r hypothesis-quiz}
quiz( quiz(
question("Spiele mit hoeherem Complexity Average haben eine niedrigere Anzahl von Owned Users.", question("Die durchschnittliche Spielzeit betraegt 30 minuten.",
answer("Wahr", correct = TRUE),
answer("Falsch")
),
question("Spiele mit hoeherem Complexity Average haben hoehere Play Time.",
answer("Wahr"), answer("Wahr"),
answer("Falsch", correct = TRUE) answer("Falsch", correct = TRUE)
),
question("Pro Spiel haben 15000 leute eine Bewertung gegeben.",
answer("Wahr", correct = TRUE),
answer("Falsch")
) )
) )
``` ```
......
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