中心極限定理をシミュレーションする

中心極限定理（CLT）は、正規分布を前提とする統計手法を、他の分布を扱う問題にも適用できることを示しています。面接官はCLTの理解度をよく確認します。特に今後の業務にA/Bテストが含まれる場合は重要です。

ここでは、サイコロの出目を例に、CLTの仕組みを示します。

前の演習では、size パラメータを使って 1000 回のサイコロの出目を生成しました：sample(1:6, size = 1000, replace = TRUE)。

この演習のステップ1では、1000 回のループで毎回 1 回ずつサイコロを振り、上記と同等の結果を得ます。

可視化のために：

離散データ は barplot(table(x)) を使えます。
連続データ は hist(x) を使えます。

die_outputs と mean_die_outputs のベクトルはすでに初期化されています。

1000 回のループで、毎回 1 から 6 の範囲からランダムに 1 つの数を生成します。結果は die_outputs ベクトルに代入してください。
各結果の出現回数を可視化する棒グラフを描きます。