R怎么绘制概率密度函数

在R语言中，可以使用`density()`函数或者更直观的`plot()`函数结合`density()`的结果来绘制概率密度函数（Probability Density Function，PDF）。这里是一个基本的例子：

# 导入需要的数据集或数据（如果有）
# 这里假设我们有一个向量x作为随机样本数据
x <- rnorm(1000)  # 使用rnorm生成正态分布数据

# 使用density()计算并返回密度估计
dens <- density(x)

# 绘制密度曲线
plot(dens, main = "Probability Density Function of Sample Data", 
     xlab = "Value", ylab = "Density", type = "l")  # type="l"表示线图

# 或者更简洁的方式结合plot()
# plot(x, dnorm(x, mean = mean(x), sd = sd(x)), main = ..., type = "l")

# 如果想要添加直方图作为背景
hist(x, add = TRUE, col = "lightgray", border = NA)

# 添加垂直参考线代表数据的平均值和标准差
abline(v = c(mean(x), median(x)), lty = 2)

在这个例子中，`density()`函数对数据进行估计，并返回一个包含估计密度值和对应区间的数据框，然后`plot()`函数将这些信息绘制成一条连续的曲线。