中心極限定理をシミュレーションする
中心極限定理（CLT）は、正規分布を前提とする統計手法を、他の分布を扱う問題にも適用できることを示しています。 面接官はCLTの理解度をよく確認します。特に今後の業務にA/Bテストが含まれる場合は重要です。
ここでは、サイコロの出目を例に、CLTの仕組みを示します。
前の演習では、size パラメータを使って 1000 回のサイコロの出目を生成しました：sample(1:6, size = 1000, replace = TRUE)。
この演習のステップ1では、1000 回のループで毎回 1 回ずつサイコロを振り、上記と同等の結果を得ます。
可視化のために：
- 離散データ は
barplot(table(x))を使えます。 - 連続データ は
hist(x)を使えます。
die_outputs と mean_die_outputs のベクトルはすでに初期化されています。
この演習はコースの一部です
R で学ぶ統計面接対策
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Simulate 1000 die roll outputs
for (i in 1:1000) {
die_outputs[i] <- ___(___, size = ___)
}
# Visualize the number of occurrences of each result
___(table(___))