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Zentrales Grenzwerttheorem simulieren

Das zentrale Grenzwerttheorem (CLT) besagt, dass wir statistische Methoden, die für Normalverteilungen gelten, auch auf Probleme mit anderen Verteilungen anwenden können. Interviewer prüfen gerne dein Verständnis des CLT, besonders wenn deine zukünftige Rolle A/B-Tests umfasst.

Du zeigst die Mechanik hinter dem CLT am Beispiel von Würfen mit einem Würfel.

In der letzten Übung hast du 1000 Würfelwürfe erzeugt, indem du den Parameter size gesetzt hast: sample(1:6, size = 1000, replace = TRUE).

In Schritt 1 dieser Übung erzeugst du 1 Würfelausgabe in einer Schleife mit 1000 Iterationen – das ist zum obigen Äquivalent.

Zur Visualisierung:

  • diskrete Daten – du kannst barplot(table(x)) verwenden,
  • kontinuierliche Daten – du kannst hist(x) verwenden.

Die Vektoren die_outputs und mean_die_outputs sind bereits initialisiert.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Statistik-Interviewfragen in R üben

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Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Simulate 1000 die roll outputs
for (i in 1:1000) {
    die_outputs[i] <- ___(___, size = ___)
}

# Visualize the number of occurrences of each result
___(table(___))
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