Eșantionarea unei distribuții gaussiene
Când ne confruntăm cu o problemă în care avem la dispoziție eșantioane dintr-o distribuție de probabilitate și vrem să recuperăm parametrii acesteia, trebuie să îi estimăm. Când eșantioanele provin dintr-o singură distribuție, estimarea este de obicei simplă.
Distribuțiile gaussiene sunt extrem de utile pentru a înțelege proprietățile principale ale distribuțiilor de probabilitate. În acest exercițiu vei învăța: (1) cum să creezi un eșantion dintr-o astfel de distribuție, (2) cum să estimezi parametrii ei dacă ai la dispoziție doar datele și (3) cum să vizualizezi distribuția estimată.
Acest exercițiu face parte din cursul
Mixture Models în R
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Set seed
set.seed(1313)
# Simulate a Gaussian distribution
simulation <- rnorm(n = ___, mean = ___, ___ = ___)
# Check first six values
head(___)