Simulando o teorema do limite central
O teorema do limite central (TLC) implica que podemos aplicar métodos estatísticos que funcionam para distribuições normais a problemas que envolvem outros tipos de distribuições. Entrevistadores costumam verificar seu entendimento do TLC, especialmente se sua futura posição envolver testes A/B.
Você vai mostrar a mecânica por trás do TLC usando o exemplo de lançamentos de dado.
No último exercício, você gerou 1000 lançamentos de dado definindo o parâmetro size: sample(1:6, size = 1000, replace = TRUE).
No passo 1 deste exercício, você vai gerar 1 resultado de lançamento em um loop com 1000 iterações, o que é equivalente ao acima.
Para visualizar:
- dados discretos - você pode usar
barplot(table(x)), - dados contínuos - você pode usar
hist(x).
Os vetores die_outputs e mean_die_outputs já foram inicializados.
Este exercício faz parte do curso
Praticando perguntas de entrevista de Estatística em R
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# Simulate 1000 die roll outputs
for (i in 1:1000) {
die_outputs[i] <- ___(___, size = ___)
}
# Visualize the number of occurrences of each result
___(table(___))