R语言从给定的分布函数中抽样

R语言中，从给定的分布函数中抽样通常使用内置的`sample()`函数或专门用于概率分布的包，比如`stats`, `mvtnorm`, `distributions`, 等。以下是几个常用的例子：

1. **从正态分布抽样**：

   set.seed(123)  # 设置随机种子保证结果可复现
   mean <- 0
   sd <- 1  # 标准差
   normal_samples <- rnorm(n = 100, mean = mean, sd = sd)

2. **从均匀分布抽样**：

   uniform_samples <- runif(n = 100, min = 0, max = 1)

3. **从泊松分布抽样**（使用`rpois()`函数）：

   lambda <- 5  # 平均发生次数
   pois_samples <- rpois(n = 100, lambda = lambda)

4. **从特定的概率密度函数（PDF）或累积分布函数（CDF）直接抽样**，可以先生成介于[0,1]之间的均匀分布样本，然后通过反函数计算出所需的分布样本：
- 对于连续分布，如`dnorm()`和`pnorm()`：

     u <- runif(n = 100)
     norm_samples <- qnorm(p = u, mean = mean, sd = sd)

- 对于离散分布，可以使用`qbinom()`、`qdpois()`等函数。

记得在使用之前安装相应的包，如果需要的话。每个抽样函数的参数可能略有不同，具体请参考R的帮助文档。