乱数を生成する
sample() と、その dplyr 版である slice_sample() を使って、値の集合から疑似乱数を生成する方法を見てきました。これに関連して、統計分布（例：一様分布や正規分布）に従う乱数を生成するタスクもあります。
各乱数生成関数の名前は "r" で始まります。最初の引数は生成する数の個数ですが、その他の引数は分布ごとに異なります。おまけのヒント：必要な引数を確認するには args(runif) や args(rnorm) を試してみてください。
n_numbers は利用可能で 5000 に設定されています。ggplot2 は読み込まれています。
この演習はコースの一部です
Rで学ぶサンプリング
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。
# Generate random numbers from ...
randoms <- data.frame(
# a uniform distribution from -3 to 3
uniform = ___,
# a normal distribution with mean 5 and sd 2
normal = ___
)