r语言如何服从正态分布的随机样本
时间: 2024-06-14 21:05:06 浏览: 16
生成服从正态分布的随机样本可以使用R语言中的rnorm函数。该函数的语法如下:
```R
rnorm(n, mean, sd)
```
其中,n表示生成的随机样本的个数,mean表示正态分布的均值,sd表示正态分布的标准差。
以下是一个示例代码,演示如何生成服从正态分布的随机样本并绘制直方图:
```R
# 设置随机数种子
set.seed(567)
# 生成服从正态分布的随机样本
x <- rnorm(1000000, 0, 1)
# 绘制直方图
hist(x)
```
运行以上代码,将生成1000000个服从均值为0,标准差为1的正态分布的随机样本,并绘制出直方图。
相关问题
r语言从正态分布中产生简单随机样本
在R语言中,可以通过使用rnorm()函数从正态分布中产生简单随机样本。rnorm()函数的语法为:
rnorm(n, mean, sd)
其中n代表需要生成的随机样本数量,mean代表正态分布的均值,sd代表正态分布的标准差。
举个例子,如果我们想要生成一个均值为5,标准差为2的正态分布随机样本,可以使用以下代码:
samples <- rnorm(100, 5, 2)
这将生成一个包含100个来自均值为5,标准差为2的正态分布的随机样本的向量。
我们也可以通过可视化来观察这些随机样本的分布情况。通过使用ggplot2包中的qplot函数,可以绘制出正态分布随机样本的直方图:
library(ggplot2)
qplot(samples, geom="histogram", bins=30, fill=I("blue"), col=I("black"))
这将生成一个直方图,可以帮助我们更直观地了解生成的正态分布随机样本的分布情况。
总的来说,在R语言中,通过rnorm()函数可以方便地从正态分布中产生简单随机样本,同时通过可视化工具可以更好地理解这些随机样本的分布情况。
R语言中正态样本经验分布函数
在R语言中,可以使用`dnorm()`、`pnorm()`、`qnorm()`和`rnorm()`四个函数来处理正态分布。其中,`dnorm()`用于计算正态分布的概率密度函数值,`pnorm()`用于计算正态分布的累积分布函数值,`qnorm()`用于计算给定累积分布函数值对应的正态分布随机变量的取值,而`rnorm()`则用于生成指定参数的正态分布随机变量。
对于正态样本经验分布函数,也称为经验累积分布函数(EDF),可以使用`ecdf()`函数来计算。该函数的参数是一个向量,表示样本数据集。`ecdf()`函数返回一个函数对象,该函数对象可以接受一个数值,返回样本数据集中小于等于该数值的样本所占比例。因此,可以通过调用该函数对象来获得经验累积分布函数。
示例代码如下:
```
# 生成100个来自标准正态分布的样本
set.seed(123)
x <- rnorm(100)
# 计算样本的经验累积分布函数
ecdf_x <- ecdf(x)
# 获得一些数值对应的经验累积分布函数值
ecdf_x(0)
ecdf_x(c(-1, 0, 1))
```