중심극한정리 — 코드 실습

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모집단이 어떤 분포든 표본평균은 표본 크기가 커질수록 정규분포에 가까워진다. 아래 슬라이더를 움직이면 표본평균의 분포가 실시간으로 바뀝니다. (OJS 입력 → 단일 webR 런타임 · showtext 없이 브라우저 웹폰트)

1. 표본평균의 분포 (슬라이더 반응)

R 함수를 정의해 OJS로 내보내고(define), 슬라이더가 그 함수를 호출합니다 — 문서 권장 반응형 패턴.

viewof n_input = Inputs.range([5, 100], {value: 30, step: 5, label: "표본 크기 (n)"})
viewof num_samples_input = Inputs.range([100, 5000], {value: 1000, step: 100, label: "표본 수"})
viewof dist_input = Inputs.select(["norm", "exp", "unif"], {value: "exp", label: "분포 선택", format: x => ({norm: "정규 분포", exp: "지수 분포", unif: "균등 분포"})[x]})

// webR 호출은 수 초 걸린다 — 이벤트마다 큐잉하면 드래그 시 수십 건이 밀려
// "입력과 플롯 불일치"로 보인다(GOTCHA §9h). 입력이 멈춘 뒤 한 번만 호출.
n = debounce(viewof n_input)
num_samples = debounce(viewof num_samples_input)
dist = debounce(viewof dist_input)

// 슬라이더 값으로 R 함수 호출 → 값이 바뀌면 자동 재실행(반응형)
clt_plot(n, num_samples, dist)

function debounce(view, delay = 500) {
  return Generators.observe(notify => {
    let timer = null;
    notify(view.value);
    const oninput = () => {
      clearTimeout(timer);
      timer = setTimeout(() => notify(view.value), delay);
    };
    view.addEventListener("input", oninput);
    return () => { clearTimeout(timer); view.removeEventListener("input", oninput); };
  });
}

2. 연습 — 표준오차 계산

표준오차는 \(\sigma/\sqrt{n}\) 입니다. 아래 빈칸을 채워 실행하세요.