可視化で理解する中心極限定理（ベルヌーイ分布編） - My Life as a Mock Quant

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可視化で理解する中心極限定理（ベルヌーイ分布編） - My Life as a Mock Quant

こういう話がある。可視化で理解する中心極限定理 #rstatsj 非常に素晴らしいので、指数分布じゃなくて... こういう話がある。可視化で理解する中心極限定理 #rstatsj 非常に素晴らしいので、指数分布じゃなくて、ベルヌーイ分布版をアニメーションにしてみた。下図はベルヌーイ分布(コイン投げでいうところの表が出る確率p=0.2)からサンプリングしたデータのヒストグラム（灰色）平均値の推定値（理論値、青い密度描画、中心極限定理から平均0.2, 標準偏差sqrt(0.2*0.8/データ数)の正規分布に従う）データから推定した平均値、およびその１σ信頼区間（赤色縦棒、1σ信頼区間は正規分布の1σにそのまま対応）となっている。データが溜まってくると平均値の推定値の精度があがる（赤線の間隔 or 正規分布の標準偏差が縮まる）ことが可視化されてわかりやすい。コードは以下で、ほぼ@hoxo_m氏の上記の記事のパクリ。ggplot2の勉強になりました。 library(animation) li

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marblejenka2015/05/31
kidd-number52015/05/12
kazutan7112015/05/10

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