文件名称：statistical-inference-course-project:Coursera Johns Hopkins统计推断课程项目
文件大小：302KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-03 22:59:50
Coursera Johns Hopkins统计推断课程项目 第1部分：模拟练习 在这个项目中，您将研究R中的指数分布并将其与中心极限定理进行比较。 可以使用Rexp（n，lambda）在R中模拟指数分布，其中lambda是速率参数。 指数分布的平均值为1 /λ，标准偏差也为1 /λ。 对于所有模拟，都将lambda设置为0.2。 您将调查40个指数的平均值的分布。 请注意，您将需要进行一千次模拟。 通过模拟和相关的说明文字说明40个指数的均值分布的属性。 你应该 显示样本均值，并将其与分布的理论均值进行比较。 展示样本的可变性（通过方差），并将其与分布的理论方差进行比较。 证明分布大致是正态的。 在第3点中，重点关注大量随机指数分布与40个平均值平均值的分布之间的差异。 作为激励示例，比较1000个随机制服的分布 hist(runif( 1000 )) 和40个随机制服的10
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statistical-inference-course-project-master
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----tooth_growth_inferential_data_analysis.pdf(168KB)
----exp_distribution_vs_CLT.pdf(179KB)
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