用r语言编程从均值为200，标准差为10的正态总体中产生1000个随机数，并将这1000个数据分成组距为10的组，生成频数分布表

好的，以下是用R语言编程从均值为200，标准差为10的正态总体中产生1000个随机数，并将这1000个数据分成组距为10的组，生成频数分布表的代码：

# 从正态总体中随机产生1000个数据
set.seed(123)
data <- rnorm(1000, mean = 200, sd = 10)

# 将数据分成组距为10的组
breaks <- seq(160, 240, by = 10)
freq <- cut(data, breaks, right = FALSE)

# 生成频数分布表
freq_tab <- table(freq)
print(freq_tab)

代码中，使用`rnorm()`函数从均值为200，标准差为10的正态总体中产生1000个随机数，并使用`set.seed()`函数设定随机数种子，以便结果可重复。然后使用`seq()`函数生成组距为10的分组边界，使用`cut()`函数将数据分组，并使用`table()`函数生成频数分布表。其中`right = FALSE`表示左闭右开的区间，即将右边界排除在外。

相关问题

从均值为200、标准差为10的正态总体中产生1000个随机数，并将这1000 个数据分成组距为10的组，生成频数分布表。

首先，要从均值为200、标准差为10的正态总体中产生1000个随机数，我们可以使用随机数生成器。在大多数编程语言中，如Python，我们可以使用NumPy库来完成这项任务。以下是一个生成这些随机数并创建频数分布表的示例步骤：

1. 导入NumPy库。
2. 使用`numpy.random.normal`函数生成1000个均值为200、标准差为10的正态分布随机数。
3. 使用`numpy.histogram`函数对生成的随机数进行分组，并计算每个组的频数。
4. 将分组的边界（组距）设置为10，并提供足够的边界以覆盖所有可能的随机数。
5. 输出频数分布表。

这里给出一个简化的Python代码示例来说明这个过程：

import numpy as np

# 设定参数
mean = 200
std_dev = 10
num_samples = 1000
bin_width = 10

# 生成随机数
data = np.random.normal(mean, std_dev, num_samples)

# 创建频数分布表
bins = np.arange(min(data), max(data) + bin_width, bin_width)
counts, bins = np.histogram(data, bins=bins)

# 输出频数分布表
print("分组边界: ", bins)
print("频数: ", counts)

请注意，上述代码需要在具有Python和NumPy库的环境中运行。如果在没有编程环境的条件下，可以使用统计软件或者在线工具来实现相同的目标。