Stichproben aus einer Gaußschen Verteilung
Wenn wir ein Problem haben, bei dem wir Stichproben aus Wahrscheinlichkeitsverteilungen erhalten und deren Parameter rekonstruieren möchten, müssen wir diese schätzen. Kommen die Stichproben nur aus einer einzigen Verteilung, ist die Schätzung in der Regel unkompliziert.
Gaußsche Verteilungen sind sehr hilfreich, um die wichtigsten Eigenschaften von Wahrscheinlichkeitsverteilungen zu verstehen. In dieser Übung lernst du (1) wie du eine Stichprobe aus dieser Verteilung erzeugst, (2) wie du ihre Parameter schätzt, wenn dir nur die Daten vorliegen, und (3) wie du die geschätzte Verteilung visualisierst.
Diese Übung ist Teil des Kurses
<Kurs>Mischungsmodelle in R</Kurs>Interaktive praktische Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
# Set seed
set.seed(1313)
# Simulate a Gaussian distribution
simulation <- rnorm(n = ___, mean = ___, ___ = ___)
# Check first six values
head(___)