如何找到 CLT 的 R 近似值

Question

故障灯泡数量的分布是二项分布。即故障灯泡的数量是：

使用 R 生成图形表示，比较发现的故障灯泡数量的真实 pmf 及其使用中心极限定理的近似值。

所以我使用下面的代码在 r 中生成了 pmf 的图表。但是我对问题的 CLT 部分有疑问。我们还没有涵盖教学大纲的这一部分。

n <- 100
p <- 0.015
# pmf
x <- (0:n)
px <- dbinom(x,n,p) 
# Plot pmf
plot(x,px,type="h",ylab="p(x)" ,main=paste("Binomial(",n,",",p,")",sep=""))

Answer 1

我不确定这是否是您想要的 CLT 图：

xclt <- seq(0,n,by = 0.001)
clt <- dnorm(xclt,mean = n*p,sd = sqrt(n*p*(1-p)))
lines(xclt,clt,col="red",lty= 2)
legend(80,0.3,legend = c("bin","clt"),col = c("black","red"),lty = c(1,2))

这样

如何找到 CLT 的 R 近似值

How to find R approximation for CLT

r

binomial-coefficients