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主要是補充部分：
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######驗證：無論隨機變數原來服從哪種分布，只要樣本容量足夠大，
#########其均數都會服從正態分佈
###1.正態分佈####
a<-rnorm(10000,0,1) #生成乙個資料量很大的正態分佈的資料
x<-1:100 #生成乙個向量用來存放樣本均數的向量
a<-data.frame(a) #將這兩個向量存放在資料框中
x<-data.frame(x)
windows(1280,720);par(mfrow=c(2,2))
plot(density(a$a),main = "這是原來的分布")
hist(a$a,main = "這是原來的分布")
for(i in 1:100)
plot(density(x$x),main = "這是抽取的樣本的均數的分布") #繪製抽取樣本的均值的分布概率密度圖
hist(a$a,main = "這是抽取的樣本的均數的分布")
##將上面的程式加以改造，以驗證其它形式的分布
### 2.0 指數分布####
a<-rexp(100000,1) #生成乙個資料量很大的指數分布的資料
x<-1:100 #生成乙個用來存放樣本均數的資料框
a<-data.frame(a) #將這兩個向量存放在資料框中
x<-data.frame(x)
windows(1280,720);par(mfrow=c(1,2))
plot(density(a$a),main = "這是原來的分布")
for(i in 1:10000)
plot(density(x$x),main = "這是抽取的樣本的均數的分布") #繪製抽取樣本的均值的分布概率密度圖
### 3.0 t分布####
a<-rt(100,2) #生成乙個資料量很大的t分布的資料
x<-1:1000 #生成乙個用來存放樣本均數的資料框
a<-data.frame(a) #將這兩個向量存放在資料框中
x<-data.frame(x)
windows(1280,720);par(mfrow=c(1,2))
plot(density(a$a),main = "這是原來的分布") #檢視原始資料的分布狀態
for(i in 1:1000)
plot(density(x$x),main = "這是抽取的樣本的均數的分布") #繪製抽取樣本的均值的分布概率密度圖
###4.0 f分布####
a<-rf(10000,1,5) #生成乙個資料量很大的f分布的資料
x<-1:1000 #生成乙個用來存放樣本均數的資料框
a<-data.frame(a) #將這兩個向量存放在資料框中
x<-data.frame(x)
windows(1280,720);par(mfrow=c(1,2))
plot(density(a$a),main = "這是原來的分布")
for(i in 1:1000)
plot(density(x$x),main = "這是抽取的樣本的均數的分布") #繪製抽取樣本的均值的分布概率密度圖
###5.0卡方分布 ####
a<-rchisq(100000,1) #生成乙個資料量很大的卡方分布的資料
x<-1:1000 #生成乙個用來存放樣本均數的資料框
a<-data.frame(a) #將這兩個向量存放在資料框中
x<-data.frame(x)
windows(400,400);par(mfrow=c(1,2))
plot(density(a$a),main = "這是一組呈卡方分布的資料")
for(i in 1:1000)
plot(density(x$x),main = "這是從上述卡方分布的資料中抽取的1000個樣本的均值分布")
#繪製抽取樣本的均值的分布概率密度圖
### 6.0 函式解決方案####
myfun<-function(a)
windows(1280,720);par(mfrow=c(2,2))
plot(density(a$a),main = "這是原來的分布")
hist(a$a,main = "這是原來的分布",col='skyblue')
plot(density(x$x),main = "這是抽取的樣本的均數的分布")
hist(a$a,main = "這是抽取的樣本的均數的分布",col='skyblue')
}###6.1正態分佈####
a<-rnorm(10000,0,1)
myfun(a)
###6.2指數分布####
b<-rexp(100000,1)
myfun(b)
###6.3 t分布####
c<-rt(1000,3)
myfun(c)
###6.4 f分布####
d<-rchisq(100000,1)
myfun(d)
###待解決問題，同步輸出原來是啥分布####
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