正規分布からのサンプル
この分布は応用範囲が広いため、正規分布は面接で頻出のトピックです。
無作為標本（ランダムサンプル）とは、母集団から観測された項目の集合のことです。 母集団から抽出したランダムサンプルに基づいて、母集団について推論できます。 たとえば、標本確率を計算し、母集団の真の確率の推定値とすることができます。
標本確率を求めるには、与えられた条件を満たす観測値の割合を標本内で計算します。
真の確率を求めるには、確率関数を使います。
次を思い出してください。
- 標準正規分布は $\mu = 0\(、\)\sigma^2 = 1$（\(N(0, 1)\) と表記）です。
pnorm(q = k)は、\(X \sim N(0, 1)\) のときの \(P(X \le k)\) を返します。
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。
set.seed(123)
# Generate data points
data_points <- rnorm(___ = ___)
# Inspect the distribution
___(data_points)