Gaussian वितरण से सैंपलिंग
जब हमारे पास किसी प्रायिकता वितरण से आए सैंपल हों और हमें उनके पैरामीटर्स रिकवर करने हों, तो हमें उनका अनुमान लगाना पड़ता है। जब सैंपल केवल एक ही वितरण से आते हैं, तो अनुमान लगाना आम तौर पर सीधा होता है.
Gaussian वितरण प्रायिकता वितरणों के मुख्य गुण समझने में बहुत उपयोगी हैं। इस अभ्यास में, आप सीखेंगे: (1) इस वितरण से सैंपल कैसे बनाएँ, (2) अगर केवल डेटा दिया हो तो उसके पैरामीटर्स का अनुमान कैसे लगाएँ, और (3) अनुमानित वितरण को कैसे विज़ुअलाइज़ करें.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
R में Mixture Models
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Set seed
set.seed(1313)
# Simulate a Gaussian distribution
simulation <- rnorm(n = ___, mean = ___, ___ = ___)
# Check first six values
head(___)