本文介绍了使用R语言进行数据分布分析的方法，包括summary和fivenum函数获取数据汇总信息，利用茎叶图展示分布，通过d、p、q、r函数了解概率密度和分位数，以及用density绘制密度图。此外，还提到了如何调整带宽以优化密度图，使用rug和jitter函数增强可视化，并探讨了经验累积分布函数ecdf、QQ图以及正态性检验如Shapiro-Wilk和Kolmogorov-Smirnov检验。文章主要关注数据分布的观察和统计检验。
检验一个数据集的分布： P55 8.2章
summary，fivenum函数求汇总信息或者stem（茎叶图）反映数据集的分布情况。
d(density):概率密度函数；p(CDF)：累积分布函数；q(quantile)表示分位数函数；r(random)：表示随机模拟.
density绘制更为精致的密度图。可以选用试错法（trial-and-error）选择带宽bw（bandwidth）（P.S：默认的带宽值让密度曲线过于平滑）：函数：lines（density（eruptions，bw=0.1））
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