如何寫一個函數，演示中心極限定理與圖形

Question

我想寫一個函數，創建動畫圖形（不使用動畫包），用戶可以控制輸入（樣本大小和分佈等.. ）證明了中心極限定理。這在理論上是我想要的，但是在編寫用戶可以實際控制輸入的功能時遇到問題，正如我上面提到的那樣。

msample <- NA # set up empty vector 
ns <-3 # sample size 
for(i in 1:500){ 
sam <- runif(ns) * 10 # draw sample 
msample[i] <- mean(sam) # save mean of sample 
h <- hist(msample, breaks=seq(0,10, len=50), # histogram of all means 
xlim=c(0,10), col=grey(.9), 
xlab="", main="Central Limit Theorem", border="blue", las=1) 
points(sam, rep(max(h$count), length(sam)), 
pch=16, col=grey(.2)) # add sampled values 
points(msample[i], max(h$count), # add sample mean value 
col="red", pch=15) 
text(10, max(h$count), paste("sample no", i)) 
hist(msample[i], breaks=seq(0,10, len=50), # ovelay sample mean 
xlim=c(0,10), col="red", add=T, # in histogram 
xlab="", border="white", las=1) 
Sys.sleep(.05) 
} 

Answer 1

你不清楚你想要什麼結果。但我認爲，您可以將代碼放入函數中，並使用點參數...作爲給出額外參數（例如分佈參數）的解決方案。

central.simul <- function(N, ns,type = c("runif", "rnorm", "rbinom"),...){ 
     type <- match.arg(type) 
     msample <- rep(NA,N) ## EDIT here: intialisation 
     for(i in 1:N){ 
      sam <- switch(type, 
         runif = runif(ns)*10, 
         rnorm = rnorm(ns)*10, 
         rbinom = rbinom(ns,...)) 
      msample[i] <- mean(sam) # save mean of sample 
      add.hist <- i > 1 
      h <- hist(msample, breaks=seq(0,10, len=50), # histogram of all means 
        xlim=c(0,10), col=grey(.9), 
        xlab="", main="Central Limit Theorem", border="blue", las=1,add=add.hist) 
      points(sam, rep(max(h$count), length(sam)), 
       pch=16, col=grey(.2)) # add sampled values 
      points(msample[i], max(h$count), # add sample mean value 
       col="red", pch=15) 
      text(10, max(h$count), paste0("sample no ", i)) 
      hist(msample[i], breaks=seq(0,10, len=50), # ovelay sample mean 
       xlim=c(0,10), col="red", add=T, # in histogram 
       xlab="", border="white", las=1) 
      Sys.sleep(.1) 
     } 
    } 

可以使用稱之爲：

central.simul(10,3,'runif') 
central.simul(10,3,'rbinom',size=2,prob=0.5) 

，因爲它沒有爲RNORM例如工作的代碼（你應該修改休息，我認爲），但它應該是一個良好的開端。