R语言，来模拟LCT

模拟二项分布B（200,0.6）的中心极限分布近似拟合为正态分布
 
p=par(mfrow=c(2,2))
can=c(200,0.6)###参数
m=120####均值
s=sqrt(200*0.6*0.4)###标准差
n=c(10,20,50,100)##每次模拟的产生数据的个数
N=1000###为重复模拟次数
for (i in n){
x = matrix(rbinom(i*N,can[1],can[2]),ncol=i)###N行i列的矩阵
x =(apply(x,1, sum) - i*m )/(sqrt(i)*s)####标准化得到的值是服从N(0,1)的
x=x+120###将对称轴平移到x=120处
hist(x,col='yellow',prob=T,main=paste("n=",i),
ylim=range(0,max(pbinom(120,200,0.6),density(x)$y)))###比较频数与核密度的值
lines(density(x),col='red', lwd=3)
curve(dnorm(x,120),col='blue', lwd=3, lty=3, add=T)
}