这一组适用于R 语言的代码完成以下任务：1.生成两组不同分布的随机数据并随便引用一组数据。 2.分别求其中位数，四分位数，算术平均，四分位差，极差，平均差，方差，标准差，标准分数，变异系数 3.选择合适的标准去分析数据的分布的集中趋势，分布的离散程度，分布的形状

在R语言中，你可以使用`runif()`函数生成均匀分布的随机数，或者使用`rnorm()`生成正态分布的随机数。下面是一个例子，首先生成两组随机数据并引用一组：

# 导入必要的包
library(dplyr) # 数据处理
set.seed(123) # 设置随机种子保证结果可复现

# 生成两组随机数据，这里只展示一组
data <- runif(100) # 假设这是一组均匀分布的数据，范围在0到1之间

# 引用和操作数据
median_data <- median(data)
quartiles <- quantile(data, c(.25, .5, .75)) # 四分位数
mean_data <- mean(data) # 算术平均
iqr_data <- IQR(data) # 四分位差
range_data <- range(data) # 极差
mad_data <- mad(data) # 平均差（Median Absolute Deviation）
variance_data <- var(data) # 方差
sd_data <- sd(data) # 标准差
z_scores <- (data - mean_data) / sd_data # 标准分数（Z-score）
cv_data <- sd_data / mean_data * 100 # 变异系数

# 分析数据分布
# 中心趋势：可以用中位数和平均数判断集中位置，对于异常值敏感的是中位数，对数值变化平滑的是平均数。
# 离散程度：四分位差、极差、变异系数可以衡量数据点偏离中心的幅度。
# 形状：对于正态分布，平均数、中位数接近，四分位差较小；如果偏斜则两者相差大，例如偏右偏峰的数据，中位数会小于平均数。