Ley empírica de estabilidad de las frecuencias

La frecuencia relativa de un suceso se estabiliza para un gran número de pruebas. Por ejemplo, en el caso de obtener un 5 al lanzar un dado equilibrado, alrededor del valor 1/6. No ocurre lo mismo con la diferencia entre la frecuencia absoluta del suceso y el número esperado de veces que debería ocurrir, que no se estabiliza alrededor de 0. 

#INICIO -------------------------
rm(list=ls(all=TRUE))

moneda<-1:6
n<-10000 #Número de pruebas
F<-sample(moneda,n,replace=T)
f<-function(x) if(x==5) 1 else 0
for (i in 1:n)
F[i]<-f(F[i])
G<-cumsum(F)
fr<-numeric(n) #Número de veces que aparece el 5
fesp<-numeric(n) #Número esperado de veces que aparecería el 5
for (i in 1:n)
{
fr[i]<-G[i]/i; fesp[i]<-i*(1/6)
}

split.screen(c(2,1))
screen(1)

#Dibujamos la frecuencia relativa para 1,2,...,n
plot(fr,lwd=3,type='l');abline(h=1/6)
screen(2)

#Dibujamos la diferencia entre la frecuencia absoluta y el número esperado de veces que saldría el 5 para 1,2,...,n
plot(G-fesp,lwd=3,type='l');abline(h=0)
#FIN -------------------------