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在咱们的数理统计课程中，曾经看到了大数定律（这在概率课程中曾经被证实），证实
给出一组 i.i.d. 随机变量 ，其中有
为了直观地看到这种收敛性，咱们能够应用
> for(i in 1:20)B\[,i\]=mean_samples(i*10)
> boxplot(B)也能够直观地看到边界 （用于核心极限定理，取得极限的非进化散布）。
咱们始终在探讨教训累积散布函数的特点。
咱们曾经看到了格利理科 - 坎特利定理，该定理指出
为了直观地看到这种收敛。这里我应用了一个技巧可视化
取得两个矩阵之间的最大值（重量）。
+ Df=(D1+D2)/2+abs(D2-D1)/2
> boxplot(B)
咱们还探讨了教训累积散布函数的逐点渐近正态性
在这里，又能够把它形象化。第一步是计算教训累积散布函数的几条轨迹
> plot(u,u)请留神，咱们能够计算（逐点）相信带
> lines(u,apply(M,1,function(x) quantile(x,.05)
> lines(u,apply(M,1,function(x) quantile(x,.95)
当初，如果咱们专一于一个特定的点，咱们能够直观地看到渐近正态性（即当咱们有一个大小为 100 的样本时，简直是正态的）。
> hist(y)
> lines(vu,dnorm(vu,pnorm(x0)
+ sqrt((pnorm(x0)*(1-pnorm(x0)))/100)
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