中心极限定理版本一堆，每一个都牵扯一堆数学公式什么的...而与我而言，其核心就是，样本足够大的时候，可以无视其本身分布（只要均值、方差存在），(独立同分布的)样本均值将服从正态分布。这样一来，就可以使用正态分布的一系列良好性质，比如两个正态分布之间的检验什么的...
按说中心极限定理(下简称CLT)整天都在用，可是后面渐渐的习惯了计量那些矩阵推导渐进性质之类的，往往就忘了一些基本的统计量或者区间估计是怎么计算出来的...呃，眼高手低，还是老老实实的不时回头复习一下基础知识比较靠谱。
记得Yihui曾经在animation包做过一个动画展现CLT...相比而言，我就比较懒了，简单的做个模拟看看最终结果就好了。本来这种模拟应该扔给Matlab去做的，可惜啊现在电脑上米有，只能用R了。R里面可以产生随机数的分布有很多，一个个试呗...在基础的stats包里面，有一堆以r开头的函数，对应不同的分布（wiki页面建议看英文，中文长度完全不在一个量级啊...）。
- rbeta： The Beta Distribution (wiki link)
- rbinom： The Binomial Distribution (wiki link) (二项分布)
- rcauchy： The Cauchy Distribution (wiki link) (柯西分布，N阶矩都不存在的分布...)
- rchisq： The (non-central) Chi-Squared Distribution (wiki link) (卡方分布，正态分布平方的分布)
- rexp： The Exponential Distribution (wiki link) (指数分布，独立随机事件发生的时间间隔)
- rf： The F Distribution (wiki link) (F分布，两个卡方分布除以各自自由度)
- rgamma： The Gamma Distribution (wiki link) (伽玛分布)
- rgeom： The Geometric Distribution (wiki link) (几何分布，在第n次伯努利试验中，试验k次才得到第一次成功的机率)
- rhyper： The Hypergeometric Distribution (wiki link) (超几何分布)
- rlnorm： The Log Normal Distribution (wiki link) (对数正态分布，正态分布的指数的分布)
- rlogis： The Logistic Distribution (wiki link) (逻辑分布)
- rmultinom： The Multinomial Distribution (wiki link) (多变量正态分布)
- rnbinom： The Negative Binomial Distribution (wiki link) (负二项分布)
- rnorm： The Normal Distribution (wiki link) (正态分布)
- rpois： The Poisson Distribution (wiki link) (泊松分布，单位时间内随机事件发生的次数)
那就...一个个试呗。计算机就是会让人的生活变得简单...结果如下。