myfun<-function(a){
  x<-1:100             #先生成一个1到100的序列，后面可以更改这些值，相当于覆盖掉原来的值
  x<-data.frame(x)
  a<-data.frame(a)
  
  for(i in 1:100){        #设置循环，循环抽取100个样本，并将计算出来的均值赋值给数据框中的x变量
    c<-a[sample(nrow(a),1000),]  #注意nrow()只用在data.frame
    m=mean(c)
    x$x[i]<-m  #覆盖掉x
  }
  
  windows(1280,720);par(mfrow=c(1,2))
  plot(density(a$a),main = "这是原来的分布") #destiny是核函数密度估计
  plot(density(x$x),                        #简单理解成估计了定义域上的所有点的概率密度
       main = "这是抽取的样本的均数的分布")   
}
###7.4 .1正态分布####
a<-rnorm(10000,0,1)
myfun(a)
###7.4.2指数分布####
b<-rexp(100000,1) 
myfun(b)
###7.4.3t分布####
c<-rt(1000,3) 
myfun(c)
###7.4.4F分布####
d<-rchisq(100000,1) 
myfun(d)