Normal dağılım

R ile Olasılığın Temelleri

David Robinson

Chief Data Scientist, DataCamp

10 madeni para atma

flips <- rbinom(100000, 10, .5)

R ile Olasılığın Temelleri

1000 madeni para atma

flips <- rbinom(100000, 1000, .5)

R ile Olasılığın Temelleri

1000 madeni para atma

R ile Olasılığın Temelleri

Normal dağılımın ortalaması ve standart sapması vardır

$$X \sim \text{Normal}(\mu,\sigma)$$

$$\sigma = \sqrt{\text{Var}(X)}$$

R ile Olasılığın Temelleri

Binom için normal yaklaşım

binomial <- rbinom(100000, 1000, .5)

$$\mu = \text{size} \cdot p$$ $$\sigma = \sqrt{\text{size} \cdot p \cdot (1 - p)}$$

expected_value <- 1000 * .5
variance <- 1000 * .5 * (1 - .5)
stdev <- sqrt(variance)
normal <- rnorm(100000, expected_value, stdev)
R ile Olasılığın Temelleri

Histogramları karşılaştırma

compare_histograms(binomial, normal)

R ile Olasılığın Temelleri

Hadi pratik yapalım!

R ile Olasılığın Temelleri

Preparing Video For Download...