Muestra de una distribución normal
La distribución normal es un tema frecuente en entrevistas por las numerosas aplicaciones que tiene.
Una muestra aleatoria es un conjunto de observaciones tomadas de toda la población. Puedes hacer inferencias sobre la población a partir de una muestra aleatoria extraída de dicha población. Por ejemplo, puedes calcular la probabilidad muestral, que es una estimación de la probabilidad verdadera de la población.
Para calcular la probabilidad muestral, calcula la proporción de observaciones de una muestra que cumplen el criterio dado.
Para calcular la probabilidad verdadera, usa funciones de probabilidad.
Recuerda que:
- la distribución normal estándar tiene \(\mu = 0\) y \(\sigma^2 = 1\) (se denota como \(N(0, 1)\)),
pnorm(q = k)devuelve \(P(X \le k)\) para \(X \sim N(0, 1)\).
Este ejercicio forma parte del curso
Practicing Statistics Interview Questions in R
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
set.seed(123)
# Generate data points
data_points <- rnorm(___ = ___)
# Inspect the distribution
___(data_points)