myfun<-function(a){x<-1:100             #先生成一个1到100的序列,后面可以更改这些值,相当于覆盖掉原来的值x<-data.frame(x)a<-data.frame(a)for(i in 1:100){        #设置循环,循环抽取100个样本,并将计算出来的均值赋值给数据框中的x变量c<-a[sample(nrow(a),1000),]  #注意nrow()只用在data.framem=mean(c)x$x[i]<-m  #覆盖掉x}windows(1280,720);par(mfrow=c(1,2))plot(density(a$a),main = "这是原来的分布") #destiny是核函数密度估计plot(density(x$x),                        #简单理解成估计了定义域上的所有点的概率密度main = "这是抽取的样本的均数的分布")
}
###7.4 .1正态分布####
a<-rnorm(10000,0,1)
myfun(a)
###7.4.2指数分布####
b<-rexp(100000,1)
myfun(b)
###7.4.3t分布####
c<-rt(1000,3)
myfun(c)
###7.4.4F分布####
d<-rchisq(100000,1)
myfun(d)

  

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