首先我们要知道什么是中心极限定理：中心极限定理分为多种，其中最简单的就是独立同分布的中心极限定理。
用公式表示就是验证：
服从标准正太分布。
代码验证分为两步
第一步：产生数据
第二步：验证数据服从正太分布
具体如下：
#Date:Fri Nov 01 17:40:08 2019 #Name:XuKun #------------------------------ # 产生数据-------------------------- sample=c() # 存放数据 k=10000 # 实验10000次，每次10000个样本 for(i in 1:10000){ # 从参数为0.5的0-1分布总体中抽取10000个样本 data2=rbinom(k,1,0.5) # 参数为0.5的0-1分布，均值为0.5，方差为0.25 sample[i]=(sum(data2)-k*0.5)/(sqrt(k*0.25)) } # 验证分布------------------------------ hist(sample) # 从图中可以大致判断sample服从标准正太分布 s=seq(min(sample),max(sample),0.5) # 划分长度为0.2的区间 A=table(cut(sample,br=s));length(A) # 统计 plot(A/sum(A)) # 概率直方图 mean(sample);sd(sample) # 看一下总体的均值与方差 # # 用Pearson卡方检验，验证sample是否为标准正太分布 q=pnorm(s,0,1); n=length(q) p=numeric(n-1) p[1]=q[2] p[n-1]=1-q[n-1] for(i in 2:(n-2)){ p[i]=q[i+1]-q[i] } chisq.test(A,p) # 以可看到p值很大，所以不能拒绝原假设，即样本服从标准正太分布如果有什么不懂的，欢迎给我发送邮件2587101536@qq.com
