Simulando el teorema central del límite
El teorema central del límite (TCL) implica que podemos aplicar métodos estadísticos diseñados para distribuciones normales a problemas que implican otros tipos de distribuciones. A las personas que entrevistan les interesa comprobar tu comprensión del TCL, especialmente si tu futuro puesto incluye A/B testing.
Vas a mostrar la mecánica del TCL con el ejemplo de lanzamientos de un dado.
En el último ejercicio, generaste 1000 lanzamientos de dado definiendo el parámetro size: sample(1:6, size = 1000, replace = TRUE).
En el paso 1 de este ejercicio, generarás 1 resultado de dado en un bucle con 1000 iteraciones, lo cual es equivalente a lo anterior.
Para visualizar:
- datos discretos: puedes usar
barplot(table(x)), - datos continuos: puedes usar
hist(x).
Los vectores die_outputs y mean_die_outputs ya están inicializados.
Este ejercicio forma parte del curso
Practicing Statistics Interview Questions in R
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Simulate 1000 die roll outputs
for (i in 1:1000) {
die_outputs[i] <- ___(___, size = ___)
}
# Visualize the number of occurrences of each result
___(table(___))