Simulation aus der Binomial- und der Normalverteilung
In dieser Übung prüfst du selbst, ob die Normalverteilung eine sinnvolle Approximation der Binomialverteilung ist, indem du große Stichproben aus der Binomialverteilung und ihrer Normal-Approximation simulierst und ihre Histogramme vergleichst.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Grundlagen der Wahrscheinlichkeit mit R
Anleitung zur Übung
- Erzeuge 100.000 Ziehungen aus der Verteilung Binomial(1000, .2). Speichere das als
binom_sample. - Erzeuge 100.000 Ziehungen aus der Normalverteilung, die diese Binomialverteilung approximiert, mit der Funktion
rnorm(). (Denk daran:rnorm()erwartet den Mittelwert und die Standardabweichung, also die Quadratwurzel der Varianz). Speichere das alsnormal_sample. - Vergleiche die beiden Verteilungen mit der Funktion
compare_histograms(). (Denk daran: Sie nimmt zwei Argumente entgegen – den ersten und den zweiten Vektor zum Vergleichen).
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Draw a random sample of 100,000 from the Binomial(1000, .2) distribution
binom_sample <-
# Draw a random sample of 100,000 from the normal approximation
normal_sample <-
# Compare the two distributions with the compare_histograms function