R 利用高斯/正态分布钟形曲线投掷100个骰子的概率分布

我有一个程序，模拟一个公平的骰子100次。 使用这个程序，我需要在直方图上有一个钟形曲线，显示正态/高斯分布。 在我的代码中，代表实验结果的变量是z。 钟形曲线的定义包含两个参数：ave确定曲线在z轴上的最大位置，sig确定峰值宽度

 set.seed(123)

 x <- sample(1:6, size=100, replace = TRUE)

 hist(x,
 main="100 fair rolls",
 xlab = "Dice Result",
 ylab = "Probability",
 xlim=c(0.5,6.5), 
 breaks=-1:100+.5,
 prob=TRUE )

set.seed（123）
有一个内置函数，
dnorm
，它做你想让贝尔做的事。你看到了吗？@G5W我有，但我需要使用公式：exp（-（z-ave）^2/（2*sig））/sqrt（2*pi*sig），而不仅仅是使用dnormfunction@JaredJoss
dnorm
使用与您使用的公式相同的公式。如果你想知道dnorm的代码使用什么逻辑，请在这里找到：你能告诉我怎么做吗？我不熟悉R有一个内置函数，
dnorm
，它可以做你想做的事。你看到了吗？@G5W我看到了，但我需要使用公式：exp（-（z-ave）^2/（2*sig））/sqrt（2*pi*sig），而不仅仅是使用dnormfunction@JaredJoss
dnorm
使用与您使用的公式相同的公式。如果你想知道dnorm的代码使用什么逻辑，请在这里找到：你能告诉我怎么做吗？我是新手
    bell<-function(z,ave,sig){
exp(-(z-ave)^2/(2*sig))/sqrt(2*pi*sig)
    }

    points<-0:600

    lines(points,bell(points,350,292))