Amostra de distribuição normal
A distribuição normal é um tema frequente em entrevistas por causa das inúmeras aplicações dessa distribuição.
Uma amostra aleatória é um conjunto de itens observados de toda a população. Você pode fazer inferências sobre a população com base em uma amostra aleatória retirada da população. Por exemplo, você pode calcular a probabilidade amostral, que é uma estimativa da verdadeira probabilidade da população.
Para calcular a probabilidade amostral, calcule a proporção das observações em uma amostra que atendem ao critério dado.
Para calcular a probabilidade verdadeira, use funções de probabilidade.
Lembre-se de que:
- a distribuição normal padrão tem \(\mu = 0\) e \(\sigma^2 = 1\) (referida como \(N(0, 1)\)),
pnorm(q = k)retorna \(P(X \le k)\) para \(X \sim N(0, 1)\).
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.
set.seed(123)
# Generate data points
data_points <- rnorm(___ = ___)
# Inspect the distribution
___(data_points)