R基础for、while、自定义函数（证明中心极限定理）

后面证明中心极限定理的自定义fun还没搞懂、、、
###6.R语言与统计####

###7.循环与自定义函数####
#7.1 for循环####

example("for")

for(i in 1:5)  print(1:i)    #循环遍历每个数，每取出一个数，就打印一个向量

for(n in c(2,5,10,20,50)) {  #循环遍历向量中的没一个数
  x <- stats::rnorm(n)       #生成含有n个数的正态分布，n是上面循环遍历的那个数
  cat(n,":", sum(x^2),"\n")  #对应每一个数n，计算生成的正态分布数组的平方和
}
#cat 起连接的作用，上例中：个数 ：x的平方和 换行

f <- factor(sample(letters[1:5], 10, replace = TRUE));f  #抽样，生成字母序列

for(i in unique(f)) print(i)#依次取出序列中的每一个独有的值

#7.2 while语句####
v <- c("Hello","while loop")
cnt <- 2

while (cnt < 7) {
  print(v)
  cnt = cnt + 1
}

a <- c(1:5)
i<-1
while(a[i]<5){
  print(a[i])
  i=i+1
}
#取向量的最后一个元素
b[length(b)]
tail(b,1)
#7.3 自定义函数####

myfun_cv<-function(x){ #函数在R中也是一个对象
  cv<-sd(x)/mean(x)    #函数的语句体用来计算变异系数
  return(cv)           #函数执行完毕后返回cv值，该值就是变异系数
}

#测试该函数
a<-c(1,2,5,8,9,6)      #生成一个向量  
myfun_cv(a)            #调用自定义的函数来计算变异系数

#7.4 通过循环和自定义函数来验证中心极限定理####
myfun<-function(a){
  x<-1:100             #先生成一个1到100的序列，后面可以更改这些值，相当于覆盖掉原来的值
  x<-data.frame(x)
  a<-data.frame(a)
  
  for(i in 1:100){        #设置循环，循环抽取100个样本，并将计算出来的均值赋值给数据框中的x变量
    c<-a[sample(nrow(a),1000),] 
    m=mean(c)
    x$x[i]<-m
  }
  
  windows(1280,720);par(mfrow=c(1,2))
  plot(density(a$a),main = "这是原来的分布")
  plot(density(x$x),main = "这是抽取的样本的均数的分布")   
}
###7.4 .1正态分布####
a<-rnorm(10000,0,1)
myfun(a)
###7.4.2指数分布####
b<-rexp(100000,1) 
myfun(b)
###7.4.3t分布####
c<-rt(1000,3) 
myfun(c)
###7.4.4F分布####
d<-rchisq(100000,1) 
myfun(d)