연습 문제

중심극한정리를 직접 확인하기

중심극한정리(CLT)는 표본통계량의 표집분포가, 원래의 모집단 분포가 무엇이든 간에 표본을 더 많이 추출할수록 정규분포에 가까워진다고 설명합니다.

이 연습 문제에서는 표본평균에 집중해, Amir가 판매하는 제품을 사용할 의사가 있는 사람 수가 담긴 amir_deals의 num_users 열을 자세히 살펴보면서 중심극한정리가 실제로 어떻게 작동하는지 확인해 보겠습니다.

dplyr과 ggplot2 라이브러리는 로드되어 있으며 amir_deals를 사용할 수 있습니다.

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