Normal- vs. Binomialverteilung bei kleinem n vergleichen

Wenn wir sehr viele Münzen werfen, ist die Normalverteilung eine ziemlich gute Approximation. Was passiert, wenn wir nur 10 Münzen werfen, jede mit einer 20-%-Chance auf Kopf? Ist die Normalverteilung dann immer noch eine gute Näherung?

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Grundlagen der Wahrscheinlichkeit mit R</Kurs>

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Übungsanweisungen

Erzeuge 100.000 Ziehungen aus der Verteilung Binomial(10, .2). Speicher das als binom_sample.
Erzeuge 100.000 Ziehungen aus der Normalverteilung, die diese Binomialverteilung approximiert, mit der Funktion rnorm(). Speicher das als normal_sample.
Vergleiche die beiden Verteilungen mit der Funktion compare_histograms(). (Denk daran: Sie nimmt zwei Argumente entgegen, nämlich die beiden zu vergleichenden Stichproben).

Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

# Draw a random sample of 100,000 from the Binomial(10, .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

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