令rnorm函数生成模拟数据保留两位小数

假设你想要生成一个均值为0，标准差为1的正态分布随机数的向量，可以使用以下代码：

set.seed(123) #设置种子以获得可重复的结果
data <- round(rnorm(10, mean = 0, sd = 1), 2)

这里，set.seed()函数是为了确保每次运行代码时都会得到相同的随机数序列。rnorm()函数生成10个符合正态分布的随机数，mean和sd分别表示分布的均值和标准差。最后，round()函数保留小数点后两位。你可以根据需要修改参数来生成不同的数据。

相关问题

R语言 rnorm函数

rnorm函数是一个用于生成正态分布（也称为高斯分布）随机数的函数，其语法为：

rnorm(n, mean, sd)

其中，n表示要生成的随机数个数，mean表示正态分布的均值，sd表示正态分布的标准差。

例如，要生成100个均值为0，标准差为1的正态分布随机数，可以使用以下代码：

x <- rnorm(100, 0, 1)

生成的随机数存储在变量x中。可以使用hist函数来绘制随机数的直方图，以观察其分布情况：

hist(x)

这将绘制出一个类似于钟形曲线的直方图，表明生成的随机数符合正态分布。

R语言rnorm函数

R语言中的rnorm函数是用来生成符合正态分布的随机数的。它的语法是：

rnorm(n, mean = 0, sd = 1)

其中，n表示要生成的随机数的个数；mean表示正态分布的均值，默认为0；sd表示正态分布的标准差，默认为1。

例如，如果要生成10个均值为5，标准差为2的正态分布随机数，可以使用以下代码：

random_numbers <- rnorm(10, mean = 5, sd = 2)

这样，random_numbers就是一个包含了10个符合指定正态分布的随机数的向量。