# 標本の大きさ n  の標本抽出を rep 回繰り返すプログラム
rep<-500
n<-5  # 標本数
mm<-matrix(,rep,n+2) # 各実験の標本の値、標本平均、分散を入れるオブジェクト
for (i in 1:rep){
  y<-sample(x,replace=T,n)  # 標本抽出
  m<-mean(y)  # 標本平均の計算
  v<-var(y)   # 標本分散の計算
  mm[i,]<-c(y,m,v)
}
op<-par(mfrow=c(1,2))
# 標本平均の標本分布の出力
hist(mm[,n+1],prob=T) 
mean(mm[,n+1]) 
sqrt(var(mm[,n+1]*(rep-1)/rep))  # 標本平均の標本分布の標準偏差
boxplot(mm[,n+1])
# 標本分散の標本分布のヒストグラム
hist(mm[,n+2],prob=T) 
mean(mm[,n+2]) 
sqrt(var(mm[,n+2]*(rep-1)/rep))  # 標本分散の標本分布の標準偏差
boxplot(mm[,n+2])



# 標本の大きさ n  の標本抽出を rep 回繰り返すプログラムための関数の作成
x<-1:1000
rep<-500
sampledis<-function(n,x){
  mm<-matrix(,rep,n+2)
  for(i in 1:rep){
  y<-sample(x,replace=T,n)
  m<-mean(y)
  v<-(sum(y**2)-n*mean(y)**2)/(n-1)
  mm[i,]<-c(y,m,v)
}
return(mm)
}
mm<-sampledis(10,x)
hist(mm[,11])
hist(mm[,12])