Merkezî limit teoremini simüle etme
Merkezî limit teoremi (CLT), normal dağılımlar için çalışan istatistiksel yöntemleri diğer tür dağılımları içeren problemlere de uygulayabileceğimizi söyler. Mülakat yapanlar, özellikle gelecekteki pozisyonun A/B testi içeriyorsa, CLT’yi ne kadar anladığını görmek ister.
CLT’nin nasıl çalıştığını zar atışları üzerinden göstereceksin.
Son egzersizde, size parametresini ayarlayarak 1000 zar atışı üretmiştin: sample(1:6, size = 1000, replace = TRUE).
Bu egzersizin 1. adımında, yukarıdakine denk olacak şekilde 1000 yinelemeli bir döngü içinde her seferinde 1 zar çıktısı üreteceksin.
Görselleştirme için:
- ayrık veriler -
barplot(table(x))kullanabilirsin, - sürekli veriler -
hist(x)kullanabilirsin.
die_outputs ve mean_die_outputs vektörleri önceden oluşturuldu.
Bu egzersiz
R ile İstatistik Mülakat Soruları Pratiği
kursunun bir parçasıdırUygulamalı interaktif egzersiz
Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.
# Simulate 1000 die roll outputs
for (i in 1:1000) {
die_outputs[i] <- ___(___, size = ___)
}
# Visualize the number of occurrences of each result
___(table(___))