用命令rnorm()产生1000个均值为10，方差为4的正态分布随机数，用直方图呈现数据的分布并添加密度曲线

好的，我理解了你的要求。以下是使用R语言代码实现你的需求：

# 生成1000个均值为10，方差为4的正态分布随机数
set.seed(123)
x <- rnorm(1000, mean = 10, sd = 2)

# 绘制直方图
hist(x, freq = FALSE, main = "Histogram of Normal Distribution")
# 添加密度曲线
lines(density(x), col = "red")

运行以上代码，你就可以得到一张包含直方图和密度曲线的图像，如下所示：


希望这个回答能够帮助到你，如有不懂的地方可以继续提问哦。

相关问题

请使用R语言随机生成30000个均值为170，标准差为20的身高正态分布随机数，并将其存储到csv表格里，给出代码

以下是R语言代码：

set.seed(123) # 设置随机数种子
heights <- rnorm(30000, mean = 170, sd = 20) # 生成正态分布随机数
write.csv(heights, file = "heights.csv") # 存储到csv表格

解释一下代码：

- `set.seed(123)` ：设置随机数种子，确保每次运行代码生成的随机数都是一样的。
- `heights <- rnorm(30000, mean = 170, sd = 20)` ：使用 `rnorm()` 函数生成30000个均值为170，标准差为20的正态分布随机数，并将其存储到 `heights` 变量中。
- `write.csv(heights, file = "heights.csv")` ：使用 `write.csv()` 函数将 `heights` 变量中的数据存储到名为 `heights.csv` 的csv表格中。

r.studio中用函数rnorm()生成服从均值为168,标准差为10的正太分布的1000个随机数,

在r.studio中，可以使用函数rnorm()生成服从均值为168，标准差为10的正态分布的1000个随机数。首先，我们需要使用以下代码来生成这些随机数：

random_numbers <- rnorm(1000, mean = 168, sd = 10)

上述代码中，rnorm()函数用来生成服从正态分布的随机数，括号内的参数分别为生成的随机数的数量（1000个）、均值（mean = 168）和标准差（sd = 10）。

生成的随机数将会保存在random_numbers中，我们可以使用summary()函数来查看这些随机数的统计特征：

summary(random_numbers)

这将会显示出这1000个随机数的最小值、最大值、中位数、平均数和四分位数等统计数据。

另外，我们还可以使用hist()函数来绘制这些随机数的直方图，以便更直观地观察这些随机数的分布情况：

hist(random_numbers, main = "Histogram of Random Numbers", xlab = "Value", ylab = "Frequency", col = "lightblue", border = "black")

通过以上操作，我们就可以在r.studio中生成服从均值为168，标准差为10的正态分布的1000个随机数，并对其进行统计分析和可视化。