我试图为1000个样本的平均值绘制正态分布概率密度函数,这些样本值是从40个大小的指数分布中得到的。样本均值的分布应近似正常。我遇到的问题是情节是如何呈现的,见下文:#allocate list size to store means
meanOfSampleMeansVector <- numerics
Relationship Between Bootstrap Error, Variance \nand Number of Bootstrap Iterations")这是情节的输出:
您可以看到,随着B的增加,误差和方差都会减小。我试图找到某种数学上的理由--是否有一种方法可以导出或证明,为什么bootstrap估计的方差随B的增加而减小?