R how中的变量，中心极限

我有以下任务： 假设感兴趣的人口可以用带有 p=0.5。 对于每个样本大小n，模拟r=5000个绘图（通过使用For循环（i in 1:r）从p=0.5的伯努利分布中计算标准值 每次抽签的样本平均值

最后一个直方图用曲线表示看起来不错，但第1个和第2个直方图是错误的。也许有人能帮我。提前感谢您的时间

我做了以下工作：

set.seed(2005)
x1 <- rbinom(5000,3,0.5)

par(mfrow=c(2,2))


hist(x=x1,
  main=expression(paste(" Random Variables with",size,"=1 and",prob,"=0.5")),  
  sub="Standardized value of smple sample avearge",
  xlab="n=3", ylab="Probability", probability = TRUE)
curve(dnorm(x, mean = mean(x), sd=sd(x)), add = TRUE, col="blue")

set.seed（2005）
x1在前两个面板中发生的基本情况是，对于一个小的
n
，直方图中断是以不公平的方式计算的。您可以通过让中断取决于数据范围来修复此问题。在这里，我根据数据范围是否小于10来选择中断。如果这是
TRUE
，请手动计算中断，否则使用默认的
“Sturges”
中断算法

par（mfrow=c（2,2））
您好，teunbrand，谢谢您的帮助，但在您的示例中，样本未标准化。我忘了提到我还需要：用R编写一个代码，复制n个贝努利随机变量的标准化样本平均数的中心极限定理（CLT）的说明。这让我抓狂。堆栈溢出是用于编程问题的。在美国，统计问题更为常见。你问题的统计数字不是我的专业领域，但你可能会发现以下内容很有用：