R 生成样本分布和中间值

如何计算R中的中位数并创建正态分布mu=16和sigma=4的直方图n和u是数字，而不是向量。必须提供更多的信息，例如从哪个分布中取样，以及总体平均值和标准偏差。例如，如果要从平均值为0和sd为1的正态分布生成1000个样本，则可以使用

sample = rnorm(1000, 0, 1)

从中可以绘制直方图并计算中值：

median(sample)
hist(sample)

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我想你可能想要一个有1000个观测值但缩小到一定尺寸的样本。为此，需要一个sample（）函数：

set.seed(12)
s1 <- sample(x = 1:1000, size = 10)
s2 <- sample(x = 1:1000, size = 40)
median(s1)
median(s2)
hist(s1)
hist(s2)

注：我设置种子以获得可重复的结果。你可以跳过那一行

注意，对于第二个选项，我们假设正态（高斯）分布

在此处了解有关概率分布的更多信息：

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您采集样本的数据是什么？请阅读并更新您的问题。例如，您从中绘制样本的数据是什么？实际上，您不需要知道数据是什么，您可以使用随机值生成它。您需要确定要生成的数据类型。您应该填写您希望@trash的分发类型

set.seed(12)
s1 = rnorm(1000, mean = 0, sd = 1)
s2 = rnorm(1000, mean = 35, sd = 0.1))
median(s1)
median(s2)
hist(s1)
hist(s2)