生成符合特定概率分布的随机数（使用R语言）

生成符合特定概率分布的随机数（使用R语言）

在R语言中，我们可以使用各种函数和包来生成符合特定概率分布的随机数。下面我将介绍一些常见的概率分布，并给出相应的R代码示例。

1. 均匀分布（Uniform Distribution）：
   均匀分布是指在给定范围内所有数值具有相等概率的分布。在R中，我们可以使用runif()函数生成服从均匀分布的随机数。该函数的参数包括生成的随机数个数、范围的下限和上限。

   示例代码：

   # 生成服从均匀分布的随机数
   random_numbers <- runif(100, min = 0, max = 1)
   ```
   
   

2. 正态分布（Normal Distribution）：
   正态分布是最常见的连续概率分布之一，也称为高斯分布。在R中，我们可以使用rnorm()函数生成服从正态分布的随机数。该函数的参数包括生成的随机数个数、均值和标准差。

   示例代码：

   # 生成服从正态分布的随机数
   random_numbers <- rnorm(100, mean = 0, sd = 1)
   ```
   
   

3. 二项分布（Binomial Distribution）：
   二项分布描述了在一系列独立的是/非试验中成功的次数的概率分布。在R中，我们可以使用rbinom()函数生成服从二项分布的随机数。该函数的参数包括生成的随机数