Campionare da una distribuzione Gaussiana
Quando affrontiamo un problema in cui abbiamo a disposizione campioni da distribuzioni di probabilità e vogliamo recuperarne i parametri, dobbiamo stimarli. Quando i campioni provengono da un’unica distribuzione, la stima è di solito piuttosto diretta.
Le distribuzioni Gaussiane sono molto utili per comprendere le proprietà principali delle distribuzioni di probabilità. In questo esercizio imparerai (1) come generare un campione da questa distribuzione, (2) come stimarne i parametri avendo solo i dati e (3) come visualizzare la distribuzione stimata.
Questo esercizio fa parte del corso
Modelli di Mixture in R
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# Set seed
set.seed(1313)
# Simulate a Gaussian distribution
simulation <- rnorm(n = ___, mean = ___, ___ = ___)
# Check first six values
head(___)