sampling_proportion_is_not_binomial_distribution
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| - | 100 문제가 있다. 문제 하나를 맞힐 확률은 1/4 이다. 어떤 사람이 30문제 보다 많이 맞힐 확률은 무엇인가? | ||
| - | < | ||
| - | # X ~ B(100, 1/4) 일 때, P(x < 30)를 묻는 문제 | ||
| - | 1 - pbinom(30, 100, 1/4) | ||
| - | pbinom(30, 100, 1/4, lower.tail = F) | ||
| - | |||
| - | # 위의 문제를 normal distriubtion으로 계산한다면 | ||
| - | # exp(k) = np, var(k) = npq 이므로 | ||
| - | n <- 100 | ||
| - | p <- 1/4 | ||
| - | q <- 1-p | ||
| - | e.k <- n*p | ||
| - | v.k <- n*p*q | ||
| - | e.k | ||
| - | v.k | ||
| - | sd.k <- sqrt(v.k) | ||
| - | |||
| - | x <- 0:200 | ||
| - | plot(ddnorm(x, | ||
| - | # 위에서 P(x > 30) 을 묻는 문제 | ||
| - | pnorm(30, e.k, sd.k, lower.tail = F) | ||
| - | # cc를 적용하면 | ||
| - | pnorm(30.5, e.k, sd.k, lower.tail = F) | ||
| - | |||
| - | # P(x< | ||
| - | pbinom(25, n, p) | ||
| - | pnorm(25, e.k, sd.k) | ||
| - | pnorm(25.5, n.k, sd.k) | ||
| - | |||
| - | </ | ||
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