R语言中实现随机分布

R语言中实现随机分布

随机分布是概率论和统计学中的重要概念，用于描述随机变量可能取得各种不同取值的概率分布。在R语言中，我们可以使用各种函数和包来实现不同类型的随机分布。本文将介绍如何在R中实现几种常见的随机分布，并提供相应的源代码。

1. 均匀分布（Uniform Distribution）
   均匀分布是指随机变量在一定范围内的取值具有相等的概率。在R中，可以使用runif()函数生成服从均匀分布的随机数。

# 生成服从均匀分布的随机数
# 生成10个范围在0到1之间的随机数
uniform_numbers <- runif(10)
print(uniform_numbers)

2. 正态分布（Normal Distribution）
   正态分布（也称为高斯分布）是最常见的连续概率分布之一，它以钟形曲线形式展示。在R中，可以使用rnorm()函数生成服从正态分布的随机数。

# 生成服从正态分布的随机数
# 生成10个均值为0，标准差为1的随机数
normal_numbers <- rnorm(10, mean = 0, sd = 1)
print(normal_numbers)

3. 二项分布（Binomial Distribution）
   二项分布描述了在进行一系列独立的是/非试验中，成功（是）的次数的概率分布。在R中，可以使用<