So sánh phân phối tích lũy của phân bố nhị thức
Nếu bạn tung 1000 đồng xu, mỗi đồng có 20% xác suất ra mặt ngửa, xác suất để được 190 mặt ngửa trở xuống là bao nhiêu?
Bạn sẽ nhận được các kết quả tương tự nếu giải bằng phân bố nhị thức hoặc xấp xỉ chuẩn của nó. Trong bài tập này, bạn sẽ giải cả hai cách, dùng cả mô phỏng và tính toán chính xác.
Bài tập này là một phần của khóa học
Nền tảng Xác suất với R
Hướng dẫn bài tập
- Dùng mẫu mô phỏng
binom_sample(đã cung cấp) từ bài trước để ước lượng xác suất nhận được 190 mặt ngửa hoặc ít hơn. - Dùng mẫu mô phỏng
normal_sampleđể ước lượng xác suất nhận được 190 mặt ngửa hoặc ít hơn. - Tính xác suất chính xác của phân bố nhị thức với điều kiện <= 190 bằng
pbinom(). - Tính xác suất chính xác của phân bố chuẩn với điều kiện <= 190 bằng
pnorm().
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Simulations from the normal and binomial distributions
binom_sample <- rbinom(100000, 1000, .2)
normal_sample <- rnorm(100000, 200, sqrt(160))
# Use binom_sample to estimate the probability of <= 190 heads
# Use normal_sample to estimate the probability of <= 190 heads
# Calculate the probability of <= 190 heads with pbinom
# Calculate the probability of <= 190 heads with pnorm