Muestrear una distribución gaussiana
Cuando nos enfrentamos a un problema en el que tenemos muestras de distribuciones de probabilidad y queremos recuperar sus parámetros, tenemos que estimarlos. Cuando las muestras proceden de una única distribución, la estimación suele ser directa.
Las distribuciones gaussianas son muy útiles para entender las propiedades principales de las distribuciones de probabilidad. En este ejercicio aprenderás (1) a generar una muestra de esta distribución, (2) a estimar sus parámetros si solo tuvieras los datos y (3) a visualizar la distribución estimada.
Este ejercicio forma parte del curso
Modelos de mezcla en R
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Set seed
set.seed(1313)
# Simulate a Gaussian distribution
simulation <- rnorm(n = ___, mean = ___, ___ = ___)
# Check first six values
head(___)