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

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. set.seed(1)：通过设置随机数种子，我们确保每次运行代码时生成的随机数序列是一致的。这有助于结果的可重复性，方便调试和比较不同运行的结果。

2. mean <- 0<