用r语言编程，设总体X服从正态分布N(0,1)，从总体抽取10组容量为20的样本，分别以平均值和抽取的第一个样本作为总体均值的估计量，计算10组估计值并描在图上（将点描在坐标轴上）

在R语言中，你可以使用`rnorm()`函数模拟正态分布的样本，并通过循环结构计算每组样本的平均值作为总体均值的估计。然后，你可以利用`plot()`函数在图表上展示这些估计值。以下是一个示例代码：

# 设定总体参数
mu <- data.frame(group = rep(1:10, each = 20), estimate = numeric(200))

# 循环抽取10组容量为20的样本，计算平均值
for (i in 1:10) {
  x <- rnorm(20, mean = mu, sd = sigma)
  results$estimate[i * 20 + 1:(i * 20 + 19)] <- x
  results$group[i * 20 + 1:(i * 20 + 19)] <- i
}

# 计算每组样本的平均值作为估计
results$mean_estimate <- rowMeans(results[, c("estimate")])

# 将点绘在图上
library(ggplot2) # 如果还没有安装ggplot2，需要先install.packages("ggplot2")
ggplot(results, aes(x = group, y = mean_estimate)) +
  geom_point(size = 4) +
  labs(title = "Estimated Mean from Normal Distribution", x = "Sample Group", y = "Mean Estimate")

这段代码首先设定正态分布的参数，然后循环10次生成样本，每次20个，计算平均值，并存储到`results`数据框中。最后使用`ggplot2`库绘制图形。