利用r语言随机生成100个N（0，1）分布观测值和20个N（3，3）分布观测值 并画出这120个数目的直方图和盒子图以及Q-Q图并解释图上表现的特征再利用这120个数据检验H0：μ=0 H1：μ>0你用的什么检验检验统计量的值是多少？

在R语言中，你可以使用`runif()`函数生成服从均匀分布（0, 1）的随机数，而`rnorm()`函数用于生成正态分布（平均值和标准差指定）。首先，我们可以创建这两个样本：

# 生成100个N(0, 1)分布的随机数
unif_data <- runif(n = 100, min = 0, max = 1)
# 生成20个N(3, 3)分布的随机数
normal_data <- rnorm(n = 20, mean = 3, sd = 3)

# 结合两个样本
data <- c(unif_data, normal_data)

然后，你可以使用`hist()`, `boxplot()`, 和 `qqnorm()` 函数来分别绘制直方图、盒形图和Q-Q图：

# 直方图
hist(data, breaks = "auto", main = "Histogram of Random Data")

# 盒形图
boxplot(data, horizontal = TRUE, names.arg = c("Uniform (0,1)", "Normal (3,3)"), main = "Boxplot")

# Q-Q图
qqnorm(data, main = "QQ Plot")
qqline(data)

直方图可以显示数据的频数分布；盒形图则展示了数据的集中趋势、四分位数范围等信息，对比两组数据的分散程度；Q-Q图比较了数据点与其理论正态分布点的对应关系，如果接近对角线，则说明数据大致符合正态分布。

对于假设检验，这里我们想要检验的是均值之差是否大于零。由于两部分数据来自不同的正态分布，可以考虑使用独立样本t检验（Welch's t-test），如果数据满足正态性和方差齐性的前提条件。检验假设为：

H0：μ1 - μ2 = 0 （μ1表示N(0, 1)的均值，μ2表示N(3, 3)的均值）
H1：μ1 - μ2 > 0

你需要计算的检验统计量是`t`值，它依赖于样本大小、样本均值、样本标准差等。在R中，可以使用`t.test()`函数得到t值和p值，但实际数值需要你在运行代码时查看结果。例如：

t_test <- t.test(data[1:100], data[101:120], alternative = "one.sided")
t_statistic <- t_test$statistic
p_value <- t_test$p.value

`t_statistic`是检验统计量的值，`p_value`则是对应的p值。如果p值小于显著性水平（通常设为0.05），那么拒绝原假设，即认为均值差异有统计学意义。