Simulare il teorema del limite centrale
Il teorema del limite centrale (CLT) implica che possiamo applicare metodi statistici pensati per le distribuzioni normali anche a problemi che coinvolgono altri tipi di distribuzioni. Durante i colloqui vorranno spesso verificare la tua comprensione del CLT, soprattutto se nel tuo futuro ruolo farai A/B testing.
Mostrerai la meccanica alla base del CLT con l’esempio dei lanci di un dado.
Nell’ultimo esercizio, hai generato 1000 lanci di dado impostando il parametro size: sample(1:6, size = 1000, replace = TRUE).
Nel passo 1 di questo esercizio, genererai 1 risultato di un lancio di dado in un ciclo di 1000 iterazioni, equivalente a quanto sopra.
Per visualizzare:
- dati discreti - puoi usare
barplot(table(x)), - dati continui - puoi usare
hist(x).
I vettori die_outputs e mean_die_outputs sono già stati inizializzati.
Questo esercizio fa parte del corso
Esercitarsi con le domande di statistica per i colloqui in R
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# Simulate 1000 die roll outputs
for (i in 1:1000) {
die_outputs[i] <- ___(___, size = ___)
}
# Visualize the number of occurrences of each result
___(table(___))