用伯努利数据问题进行模拟研究的Q-Q图

Question

我目前正在尝试对伯努利数据进行模拟研究，以显示当样本量很大时，样本比例p也近似正态分布。

从练习中我被告知伯努利数据是由以下人员生成的：

rbinom(n=50, size=1, prob=0.5)

因为我们使用的样本大小为50，真实比例为0.5。

我们使用指数数据给出了模拟研究的代码，但我们必须使用上面的伯努利数据代码更改代码而不使用指数数据代码，示例代码如下：

n = 10 # sample size
set.seed(142981)
simreps = 1000 # simulation replicates
# (just needs to be a big number)
xbar = rep(0, simreps)
for(i in 1:simreps){
xbar[i] = mean(rexp(n, rate=0.001))
}
hist(xbar, xlim=c(0,3000))
qqnorm(xbar, ylim=c(0,3000));qqline(xbar)

但是出现的问题是当我添加以下代码时：

set.seed(142981)
simreps = 1000 # simulation replicates
# (just needs to be a big number)
xbar = rep(0, simreps)
for(i in 1:simreps){
xbar[i] = mean(rbinom(n=50, size=1, prob=0.5))
}
hist(xbar)
qqnorm(xbar);qqline(xbar)

我得到一个直方图结果，其中的值就像

一样

但是对于Q-Q Plot，结果看起来像，这似乎不正确。我不知道出了什么问题，任何帮助都会非常感激。