R语言评价基于中心极限定理所构造的置信水平为95%的置信区间的准确性 代码

下面是一个简单的R语言代码示例，用于评价基于中心极限定理构造的置信区间的准确性：

# 构造一个随机样本数据
set.seed(123)
sample_data <- rnorm(100, mean = 10, sd = 2)

# 计算样本均值和标准差
sample_mean <- mean(sample_data)
sample_sd <- sd(sample_data)

# 计算95%置信区间
margin_of_error <- qt(0.975, df = length(sample_data) - 1) * sample_sd / sqrt(length(sample_data))
confidence_interval <- c(sample_mean - margin_of_error, sample_mean + margin_of_error)

# 评价置信区间的准确性
if (10 %in% confidence_interval) {
  print("置信区间包含真实值10，准确性较高。")
} else {
  print("置信区间不包含真实值10，准确性较低。")
}

在这个示例中，我们首先构造一个样本数据集（这里使用正态分布），然后根据样本数据计算样本均值和标准差。接着，我们使用基于中心极限定理的方法计算95%置信区间，并通过判断真实值是否在置信区间内来评价置信区间的准确性。