Histogramas Normales
David J. Santana
16 de agosto de 2016
Las siguientes líneas nos muestran que si el tamaño de una muestra aleatoria crece, su histograma tendrá cada vez más la forma de la densidad de la distribución de la cual proviene dicha muestra.
set.seed(123) #para reproducibilidad
a=rnorm(100,20,32)
a1=rnorm(1000,20,32)
a2=rnorm(10000,20,32)
a3=rnorm(1000000,20,32)
par(mfrow=c(2,2))
hist(a,50,main="Muestra de 100",col=c(2,3,7),freq=F)
curve(dnorm(x,20,32),add=T,lw=4,col="blue")
hist(a1,50,main="Muestra de 1000",col=c(2,3,7),freq=F)
curve(dnorm(x,20,32),add=T,lw=4,col="blue")
hist(a2,50,main="Muestra de 10000",col=c(2,3,7),freq=F)
curve(dnorm(x,20,32),add=T,lw=4,col="blue")
hist(a3,50,main="Muestra de 1000000",col=c(2,3,7),freq=F)
curve(dnorm(x,20,32),add=T,lw=4,col="blue")
