Amostrando de uma distribuição Gaussiana
Quando enfrentamos um problema em que recebemos amostras de distribuições de probabilidade e queremos recuperar seus parâmetros, precisamos estimá-los. Quando as amostras vêm de apenas uma distribuição, a estimação costuma ser direta.
Distribuições Gaussianas são muito úteis para entender as principais propriedades das distribuições de probabilidade. Neste exercício, você vai aprender (1) como criar uma amostra dessa distribuição, (2) como estimar seus parâmetros se tivesse apenas os dados e (3) como visualizar a distribuição estimada.
Este exercício faz parte do curso
Modelos de Mistura em R
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# Set seed
set.seed(1313)
# Simulate a Gaussian distribution
simulation <- rnorm(n = ___, mean = ___, ___ = ___)
# Check first six values
head(___)