使用plot函数和density函数可视化正态分布的随机数对应的密度图

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本文介绍了在R语言中如何使用plot和density函数来可视化正态分布的随机数的密度图。通过设置随机数种子、定义均值和标准差、生成随机数并绘制直方图和密度图,展示了正态分布的概率密度分布。

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使用plot函数和density函数可视化正态分布的随机数对应的密度图

在R语言中,我们可以使用plot函数和density函数来可视化正态分布的随机数对应的密度图。正态分布是一种常见的概率分布,也被称为高斯分布。它具有钟形曲线的形状,对称分布于均值周围。

下面是一段代码,展示了如何生成正态分布的随机数,并使用plot函数和density函数进行可视化:

# 生成正态分布的随机数
set.seed(1)  # 设置随机数种子,以确保结果的可重复性
mean <- 0  # 正态分布的均值
sd <- 1  # 正态分布的标准差
sample_size <- 1000  # 随机数样本大小
random_numbers <- rnorm(sample_size, mean, sd)  # 生成正态分布的随机数

# 使用plot函数绘制直方图
hist(random_numbers, freq = FALSE, main = "正态分布随机数的密度图", xlab = "随机数", ylab = "密度", col = "lightblue")

# 使用density函数绘制密度图
lines(density(random_numbers), col = "blue", lwd = 2)

让我们逐行解释这段代码:

  1. se

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