在R语言中，如何利用dnorm、pnorm、qnorm和rnorm函数进行正态分布数据的分析与模拟？请结合示例详细说明。

在R语言中，dnorm、pnorm、qnorm和rnorm是处理正态分布数据的关键函数，它们分别对应正态分布的密度函数、累积密度函数、分位数函数和随机抽样。为了帮助你更好地理解和应用这些函数，以下是一个结合具体示例的详细说明：

参考资源链接：[R语言教程：dnorm, pnorm, qnorm, rnorm 正态分布函数解析](https://wenku.csdn.net/doc/1qxxm4su5v?spm=1055.2569.3001.10343)

1. dnorm函数：计算正态分布的概率密度。例如，假设我们要计算标准正态分布（均值为0，标准差为1）中，变量值为1的概率密度，可以使用以下代码：

dnorm(1, mean = 0, sd = 1)

2. pnorm函数：计算累积密度函数值，表示小于或等于某个值的概率。继续上面的例子，如果我们想知道小于1的累积概率，可以这样计算：

pnorm(1, mean = 0, sd = 1)

3. qnorm函数：根据累积概率找到对应的正态分布分位数值。假设我们要找97.5%累积概率对应的分位数：

qnorm(0.975, mean = 0, sd = 1)

4. rnorm函数：用于生成正态分布的随机抽样。例如，生成10个服从均值为0，标准差为1的正态分布随机数：

rnorm(10, mean = 0, sd = 1)

通过以上函数的组合使用，我们可以对正态分布进行深入分析和模拟。例如，我们可以绘制正态分布的密度函数图像：

x <- seq(-3, 3, length.out = 100)
y <- dnorm(x, mean = 0, sd = 1)
plot(x, y, type = 

参考资源链接：[R语言教程：dnorm, pnorm, qnorm, rnorm 正态分布函数解析](https://wenku.csdn.net/doc/1qxxm4su5v?spm=1055.2569.3001.10343)