r语言编程，随机产生随机数X~N(8,1)，样本容量为9，这样的样本共100份，试求出100份样本中均值μ的置信水平为0.95的置信区间，并统计100个置信区间中大概有多少个区间包含直正均值μ，即大概有多少个区间包含总体均值8

在R语言中，你可以使用`rnorm()`函数生成正态分布的样本，然后通过抽样计算均值，以及使用`t.test()`函数获取置信区间。以下是一个示例：

# 设置参数
n_samples <- 100
sample_size <- 9
mean_true <- 8
sd_true <- 1
confidence_level <- 0.95

# 生成100份样本
x <- replicate(n_samples, sample(mean_true, size = sample_size, replace = TRUE, 
                                   sd = sd_true))

# 计算每个样本的均值
sample_means <- apply(x, 1, mean)

# 获取置信区间
ci_lower <- mean(sample_means) - qt(1 - confidence_level / 2, df = sample_size - 1) * sd(sample_means) / sqrt(sample_size)
ci_upper <- mean(sample_means) + qt(1 - confidence_level / 2, df = sample_size - 1) * sd(sample_means) / sqrt(sample_size)

# 创建置信区间的矩阵
confidence_intervals <- data.frame(mean = sample_means, lower = ci_lower, upper = ci_upper)

# 判断置信区间是否包含总体均值
contains_mu <- (ci_lower <= mean_true) & (mean_true <= ci_upper)

# 统计包含均值的置信区间数
num_intervals_with_mean <- sum(contains_mu)

# 输出结果
cat(paste("95%置信区间:", round(ci_lower, 2), "到", round(ci_upper, 2), "\n"))
cat("包含总体均值的置信区间数:", num_intervals_with_mean, "\n")

这段代码会生成100个样本，计算每个样本的均值，并根据95%置信水平计算置信区间。最后，它会统计有多少个置信区间包含了真实的总体均值8。