用r语言使用变换法编写一个函数从对数正态Lognormal(μ,σ^2)分布中生成样本量为10000的随机样本，计算此样本的0.1,0.2,...,0.9分位点并和R中自带的函数qlnorm对应的值进行对比。

在R语言中，你可以使用`rlnorm()`函数来生成来自对数正态分布的随机样本，然后利用内置的`quantile()`函数计算分位点。以下是创建一个函数来实现这个过程，并将其结果与`qlnorm()`函数的结果进行比较：

# 定义一个函数generate_and_compare_qtls
generate_and_compare_qtls <- function(n_samples, mean_log, sd_log) {
  # 生成对数正态分布的样本
  log_norm_samples <- rlnorm(n_samples, meanlog = mean_log, sdlog = sd_log)
  
  # 计算分位点，范围从0.1到0.9步长为0.1
  custom_qtls <- seq(from = 0.1, to = 0.9, by = 0.1)

  # 自带qlnorm函数计算的分位点
  qnorm_qtls <- qlnorm(custom_qtls, mean_log, sd_log)

  # 对比两个分位点
  result_df <- data.frame(
    Custom_Quantiles = custom_qtls,
    RQLnorm_Quantiles = qnorm_qtls,
    Difference = custom_qtls - qnorm_qtls
  )
  
  return(result_df)
}

# 使用示例参数
mean_log <- 0 # 假设均值对数值为0
sd_log <- 1   # 假设标准差对数值为1

# 生成样本并比较分位点
sample_data <- generate_and_compare_qtls(10000, mean_log, sd_log)

在这个函数中，我们首先生成了10000个对数正态分布的随机样本，然后计算了相应的分位点。接着我们将这些值存储在一个数据框中，便于比较。