我试图验证中心极限定理，生成的图有点令人困惑

中心极限定理是概率论中的一个重要定理，它描述了当独立随机变量的数量足够大时，它们的平均值的分布会趋近于一个正态分布。这个定理在统计学和数据分析中有着广泛的应用。

中心极限定理的验证可以通过模拟实验来进行。下面是一种可能的验证方法：

1. 首先，生成一组随机数，可以使用任何编程语言来实现。这些随机数可以服从任意分布，例如均匀分布、正态分布等。
2. 选择一个较小的样本容量n，例如n=10，然后从生成的随机数中随机抽取n个数，计算它们的平均值。
3. 重复步骤2多次，例如重复1000次，得到1000个平均值。
4. 绘制这1000个平均值的频率分布图，可以使用柱状图或者直方图来表示。
5. 分析频率分布图，观察平均值的分布情况。如果样本容量足够大，根据中心极限定理，这些平均值的分布应该接近于一个正态分布。

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