#产生100个均值是3,标准差为4的随机数x <- rnorm(100,mean = 5,sd = 0.1) mean( x ) sd ( x ) summary( x ) 运行结果: > x <- rnorm(100,mean = 5,sd = 0.1) > mean( x ) [1] 4.998225 > sd ( x ) [1] 0.1037286 > summary( x )  Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.  4.736 4.932 5.003 4.998 5.067 5.2822. 运行教材 4.4.1 之 2.二项分布模拟中心极限定理的程序,并设置不同的 n 值, 分析其结果,写出自己对中心极限定理的理解,并将程序与结果保存到word文档之中;
x=(z-n*p)/sqrt(n*p*(1-p))hist(x,prob=T,main=paste("n=",n))curve(dnorm(x),add=T)
在适当的条件下,大量相互独立随机变量的均值经适当标准化后依分布收敛 于正态分布.每次从这些总体中随机抽取 n 个抽样,一共抽 m 次.然后把这 m 组 抽样分别求出平均值,这些平均值的分布接近正态分布.设从均值为  ,方差为  (有限)的任意一个总体中抽取样本量为 n 的样本,当 n 充分大时,样本均值 X 的抽样分布近似服从均值为  ,方差为  的正态分布.故中心极限定理可理解为:当样本量足够大时,样本均值的分布慢慢变成正态分布.