正态分布的概率密度函数R语言怎么写

在R语言中，正态分布的概率密度函数（PDF）通常使用内置的`dnorm()`函数来计算。这个函数需要两个参数：第一个参数是随机变量的值，第二个参数是均值（mean），第三个参数是标准差（standard deviation）。下面是一个简单的例子：

# 定义均值和标准差
mu <- 0   # 均值
sigma <- 1  # 标准差

# 计算特定值x下正态分布的概率密度
x <- -1.96  # 想要计算密度的点，这里常用的是平均数的一个标准差之外
pdf_value <- dnorm(x, mean = mu, sd = sigma)

# 打印结果
print(pdf_value)

如果你想生成整个概率密度图，可以使用`seq()`函数创建一系列值，并通过`data.frame()`结合它们：

# 创建x轴范围
x_values <- seq(from = -4, to = 4, by = 0.01)

# 计算对应的PDF值
pdf_data <- data.frame(x = x_values, pdf = dnorm(x_values, mean = mu, sd = sigma))

# 绘制PDF图
plot(pdf_data$x, pdf_data$pdf, type = "l", xlab = "X", ylab = "Density", main = "Normal Distribution PDF")