Оцените центр симметричного распределения, используя среднее значение выборки, медиану, средний диапазон и середину квартиля

Question

Мне нужно использовать N (0,1) в Rstudio, чтобы оценить центр распределения с использованием среднего значения выборки, медианы, среднего и среднего квартала для n = 10, 30 и 100.

IЯ написал симуляцию, которая работает без сообщения об ошибке, но при попытке изменить значение с n = 10 на n = 30 я получаю сообщение об ошибке функции квантиля, которая, как мне кажется, заключается в моей проблеме.

#N(0,1)
 variab.dist.n = function(m = 1000, n = 10) {
  average = c(); med = c(); midrange = c(); midquartile = c();
  for(i in 1:m) {
    x = rnorm(n)
average[i] = mean(x)
med[i] = median(x)
midrange[i] = ((min(x) + max(x)) / 2)
midquartile[i] = (quantile(variab.dist.n, 0.25) + quantile(variab.dist.n, 0.75))/2
    }
  data.frame(average, med, midrange, midquartile)
  }

variab.dist.n.30 = variab.dist.n(n = 30) 
attach(variab.dist.n.30)
boxplot(average, med, midrange, midquartile, 
names = c("Mean", "Median", "Midrange", "Midquartile"), 
ylab = "Estimate", 
main = "Sampling Distributions for N(0,1)")
detach(variab.dist.200)

Я ожидаю, что центр будет более точным, используя n = 30 и n = 100, чем n = 10.