VISUALIZANDO EL TEOREMA CENTRAL DEL LÍMITE CON R
TCL.knit Introducción En este post, vamos a echarle un vistazo al TCL (teorema del límite central). El TCL nos dice que las medias muestrales siguen, en el límite, una distribución normal. Pero - y esto es importante - no nos garantiza velocidad de convergencia. Veremos dos casos: El caso “bueno”(t-student), donde la distribución de partida es simétrica y unimodal, y por lo tanto se espera una convergencia rápida. El caso malo (exponencial), una distribución muy sesgada, donde la convergencia de las medias muestrales es mucho más lenta. Como siempre, está todo parametrizado y comentado de forma que - al menos esa es la intención - sea fácil modificar el código de acuerdo con tus necesidades. Carga de librerías, parámetros globales del programa Comenzaremos definiendo los parámetros globales. La tasa de la exponencial, grados de libertad de la t-student, número de muestras a tomar… # Necesitamos est...