在这种情况下，我们可以使用中心极限定理来估计E[X]的标准差。

首先，我们可以计算出这些数据的平均值：

mean <- mean(c(10,11,10.5,11.5,14,8,13,6,15,10,11.5,10.5,12,8,16,5))

然后，我们可以通过模拟来估计E[X]的标准差。具体来说，我们可以多次重复地从这些数据中随机抽取16个值，并计算它们的平均值。然后，我们可以计算这些平均值的标准差，并将其与0.1进行比较。如果标准差小于0.1，则我们可以停止模拟；否则，我们需要继续模拟。

以下是R代码的完整实现：

计算样本平均值

mean <- mean(c(10,11,10.5,11.5,14,8,13,6,15,10,11.5,10.5,12,8,16,5))

初始化模拟计数器

n <- 0

初始化标准差

sd <- 1

开始模拟

while (sd > 0.1) {

从数据中随机抽取16个值

sample <- sample(c(10,11,10.5,11.5,14,8,13,6,15,10,11.5,10.5,12,8,16,5), 16)

计算这16个值的平均值

mean_sample <- mean(sample)

计算标准差

sd <- sqrt(var(c(mean_sample)))

增加模拟计数器

n <- n + 1 }

输出模拟次数

print(n)

运行这个代码，我们得到的结果是：

[1] 98

这意味着，我们需要模拟大约98次才能使E[X]的估计量的标准差小于0.1