如何在R中使用pnorm（）函数来验证经验规则？

我不知道如何使用pnorm（）来执行此操作。经验法则：68%的观察值在平均值的1个标准偏差之内。95%的观察值在平均值的2个标准偏差范围内。99.7%的观测值在平均值的3个标准偏差范围内。

pnorm

是一个函数，基本上给出了给定点处正态分布的CDF值。默认值为标准正态分布。因此,

pnorm（0）
#> [1] 0.5

基本上是告诉你们，标准正态分布质量的50%在0以下。要得到两个数字之间的质量，假设质量在-1.5和2之间，1就可以了

pnorm（2）-pnorm（-1.5）
#> [1] 0.9104427

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我猜这是一个家庭作业问题，应该足以让你验证经验法则。

这听起来像是家庭作业。这并没有什么错，但你应该展示你自己的代码尝试。所以问题是，这并不是一个真正的编码问题。是否有人告诉您需要使用pnorm（）来完成此操作？您需要代码做什么才能看到经验规则是否真的有效？数据需要是什么样的？与我在OP上留下的评论类似，请回顾我认为通常最好在给出答案之前等待OP提供尝试（即使它们不是完整的答案，只是为了引导OP朝正确的方向前进）.我有过，我想我是在按照前两个要点来回答这些问题。我亲自做家教，这是一种类似（但更简短/不太互动）的方法来处理这种情况。如果这不是一个合适的答案，请让我知道我应该做什么不同。我确实明白你的观点，我同意你的答案与SO的建议一致。就我个人而言（我本人也是前讲师/老师），我更喜欢在给出提示之前等待初步尝试。我经常发现这可以刺激提问者（学生）做更多的研究，从而获得更好的学习结果。但我对你的回答没有异议。公平地说，我肯定也看到了它的两面。在本例中，我讨论的只是发布一条注释，告诉他们如何执行？pnorm并阅读帮助页面，但如果他们都是编程新手，我想我会展示函数是如何工作的。