R语言 请生成标准正态分布随机数

在R语言中，你可以使用`rnorm()`函数来生成标准正态分布的随机数。该函数的第一个参数是你想要生成的随机数的个数，第二个参数是均值（默认为0），第三个参数是标准差（默认为1）。

以下是一个示例代码：

# 生成10个标准正态分布的随机数
random_numbers <- rnorm(10)
print(random_numbers)

这会生成一个包含10个标准正态分布随机数的向量，并将其打印出来。你可以根据需要调整生成的随机数的个数。

相关问题

R语言生成指定分布的随机数

可以使用R语言中的函数来生成指定分布的随机数。例如，要生成正态分布的随机数，可以使用rnorm()函数，代码如下：

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

其中，n表示要生成的随机数的个数，mean表示正态分布的均值，sd表示正态分布的标准差。

如果要生成均匀分布的随机数，可以使用runif()函数，代码如下：

runif(n, min = 0, max = 1)

其中，n表示要生成的随机数的个数，min表示均匀分布的最小值，max表示均匀分布的最大值。

需要注意的是，生成的随机数是伪随机数，也就是说，它们是基于一个确定的种子生成的，如果使用相同的种子，生成的随机数序列是相同的。可以使用set.seed()函数设置种子，例如：

set.seed(123)
rnorm(5)

这样就可以生成一个长度为5的随机数序列，而且每次运行代码时都会得到相同的序列。

用r语言编写程序使用Box-Muller方法生成1000个N(5,4)正态分布随机数，并绘制 正态QQ图检验随机数的正态性（可使用R函数：qqnorm）。

# 生成1000个N(5,4)正态分布随机数
set.seed(123)
u1 <- runif(1000)
u2 <- runif(1000)
z1 <- sqrt(-2*log(u1))*cos(2*pi*u2)
z2 <- sqrt(-2*log(u1))*sin(2*pi*u2)
x <- 5 + 2*z1

# 绘制正态QQ图
qqnorm(x)
qqline(x)

解释：首先使用Box-Muller方法生成1000个标准正态分布随机数，然后通过线性变换将其转换为N(5,4)正态分布随机数。最后使用R函数`qqnorm`绘制正态QQ图，并使用`qqline`添加一条参考线。如果随机数符合正态分布，则应该在参考线附近分布。