使用均匀分布验证中心极限定理）

> library(moments) #可以使用峰度和偏度函数
> options(digits = 3) #即只保留3位有效数字
> options(scipen = 200)#当数字过长，R语言会自动采用科学计数法显示。

从中可以发现规律，默认10万以上，采用科学计数法，scipen = 1 ，这个阈值就增加1位，变成100万，scipen = 2, 这个阈值增加2位，变成1000万。

所以为了让所有的数字都采用传统的数字表示，可以将scipen的数字设置的足够大，比如 scipen = 9。

> X =runif(10000, min=0,max=1)#表示x服从均匀分布（0，1）
> X_mean = mean(X)
> X_var= var(X)
> m=100
> par(new=TRUE)#开启新的绘图设备
> par(mfrow=c(2,3))  #画6幅图，2行3列分布
> list_result = list()
> for(n in c(5,10,30,50,100,500,1000)){# 每次从原始分布里随机抽取样本的个数
+     s=c()
+     for(j in 1:m){
+         sample=sample(X,n)# 从原始分布里随机选取n个样本
+         sample_mean = mean(sample)# 求样本的均值
+         s[j]=sample_mean  }
+     s_mean = mean(s)# 样本均值的均值
+     s_var = var(s)# 样本均值的方差
+     hist(s,breaks = 50,main = paste('n = ',n,sep=''))
+     result =c(    n,    X_mean,    s_mean,    X_var,    s_var,    X_var/n,    skewness(s)#偏度,    kurtosis(s)#峰度)
+     cat(result)
+     cat('n')}

偏度：偏度用于衡量x的对称性。若偏度为负，则x均值左侧的离散度比右侧强；若偏度为正，则x均值左侧的离散度比右侧弱；对于正态分布(或严格对称分布)偏度等于0峰度：峰度用于度量x偏离某分布的情况，正态分布的峰度为3。当时间序列的曲线峰值比正态分布的高时，峰度大于3；当比正态分布的低时，峰度小于3

5 0.497 0.506 0.0833 0.0159 0.0167 0.0343 2.92n10 0.497 0.52 0.0833 0.00955 0.00833 -0.0551 2.75n30 0.497 0.496 0.0833 0.00232 0.00278 0.255 2.84n50 0.497 0.504 0.0833 0.0022 0.00167 0.242 2.99n100 0.497 0.497 0.0833 0.000811 0.000833 -0.0626 2.56n500 0.497 0.498 0.0833 0.000128 0.000167 -0.166 2.77n1000 0.497 0.497 0.0833 0.0000611 0.0000833 -0.0305 3.55n
> hist(X)

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