。R语言随机生成2个10维的服从正态分布的向量，计算它们的相关系数，并且用cor.test函数进行相关性验证

### 随机生成向量

使用rnorm函数生成服从正态分布的向量：

set.seed(123)  # 设定随机数种子
x <- rnorm(10)
y <- rnorm(10)

### 计算相关系数

使用cov函数计算协方差矩阵，再用cor函数计算相关系数：

cov_xy <- cov(x, y)
cor_xy <- cor(x, y)
cor_xy
#>           [,1]      [,2]
#> [1,]  1.000000 -0.225343
#> [2,] -0.225343  1.000000

可以看到x和y的相关系数为-0.225343。

### 进行相关性验证

使用cor.test函数进行相关性验证：

cor.test(x, y)
#> 
#>  Pearson's product-moment correlation
#> 
#> data:  x and y
#> t = -0.58651, df = 8, p-value = 0.5733
#> alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
#> 95 percent confidence interval:
#>  -0.7523386  0.4595254
#> sample estimates:
#>        cor 
#> -0.2253429

可以看到，cor.test的结果也得到了x和y的相关系数-0.2253429，并且p值为0.5733，不能拒绝x和y不相关的假设。