dnorm(0,均值=0,sd=1)
[1]0.3989423
pnorm(0,均值=0,sd=1)
[1] 0.5
pnorm
pnorm 函数中的p 代表概率。它的功能是返回正态分布的PDF曲线上从负无穷大到q的积分，其中q指的是Z-score，x=(mean+Z-score*sd) Z-score。现在我们大概可以猜测pnorm(0) 的值为0.5，因为在标准正态分布曲线上，当Z-score 等于0 时，该点恰好位于标准正态分布曲线的中间，那么从负无穷大开始0和0之间的曲线面积是整个标准正态分布曲线下面积的一半。 pnorm(n,mean=0,sd=1) 输出从负无穷大到mean+sd*n 的概率之和
pnorm(1.96，均值=0，标准差=1)
[1] 0.9750021
pnorm(-1.96,均值=0,sd=1)
[1] 0.0249979
pnorm(0,均值=0,sd=1)
[1] 0.5
pnorm(3,均值=0,sd=1)
[1] 0.9986501
pnorm(3,均值=0,sd=1)-pnorm(-3,均值=0,sd=1)
[1] 0.9973002
pnorm(1.96,均值=0,sd=1)-pnorm(-1.96,均值=0,sd=1)
[1] 最常用的0.9500042是3倍sd，相当于正态分布中落在3倍sd区间的概率为99.73002%，落在1.96倍sd区间的概率为95.00042%。
那么如何找到标准正态分布下0.975%和0.025%对应的Z-score呢？使用qnorm 函数。这在非标准正态分布下无法完成，因为qnorm 函数的输入是分位数值。或者查询正态分布表。
qnorm(0.975,平均值=0,标准差=1)
[1]1.959964
qnorm(0.025,均值=0,sd=1)
[1] -1.959964
rnorm
rnorm() 函数用于生成一组符合正态分布的随机数。在学习各种统计方法时，rnorm函数应该是最常用的。其参数为n ,mean,sd，意思是随机生成一组n个均值为均值、标准差为sd的正态分布数据，如下图：
标准(10)
[1] -0.2415323 1.9931196 -0.6226402 0.6725090 -0.8638580 -1.3569382
[7] 0.4761234 0.6999504 0.4408161 0.3819532
r范数(
n=平均值=标准差=
rnorm(n=20,均值=1,sd=2)
[1]-0.02763552 2.96251058 3.16586194 1.45967947 3.03086226 3.09190195
[7] 0.46527166 3.69744544 1.15093511 0.69325058 -0.02883520 3.17007355
[13]-2.22805708 2.54630482 3.73819504 3.41704757 -0.04029577 0.68659838
[19] 1.04733424 4.68370675example.png 当出现如图所示的分布时，近似正态分布，但左右肥瘦不一致，这是现实中常见的分布情况，比如碱中高通量测序过程。基本GC分布，本例中如何找到95%区间
conf_func=函数（数据，列）{
设置=密度（数据[，列]）
max_midu=set$x[which.max(set$y)]
右=数据[数据[,列] max_midu,列]
左=数据[数据[,列] max_midu,列]
最大值=max_midu + sd(c(右，max_midu*2-右))*1.96
最小值=max_midu - sd(c(左，max_midu*2-左))*1.96
返回（列表（设置，max_midu，最小值，最大值，最大值（设置$y）））
关于如何使用R语言计算95%置信区间，的介绍到此结束，希望对大家有所帮助。
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用户评论
R语言真是强大！可以用它来找到数据的真实范围。
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学习做统计分析的话，这个置信区间掌握确实很关键。
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之前没接触过R语言，看来要学习一下了！
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95%的置信区间是很多研究里常用的标准吧？
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这篇文章讲的是如何用R语言算出这个区间吗？很感兴趣的！
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数据分析和统计学，感觉越来越重要了。
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学习Python也挺好，但是R语言在统计方面确实有名。
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想要对研究结果更加准确了解的话，置信区间很重要吧？
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我要开始我的数据分析之旅！
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用R语言来帮助我们深入理解数据真是方便极了。
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这个置信区间能够告诉我们数据的可靠性和误差范围吗？
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学习这方面知识，希望能更好地完成我的学术研究。
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数据分析确实是一门很实用的学科！
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希望我能学会用R语言做一些有趣的统计分析！
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对信区间有了一定的了解，但还是需要更深入的学习了。
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信区间在哪些领域都有应用呢？
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相信很多科研人员都需要用到这种数据解析工具。
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网上有很多R语言的教程，可以参考一下学习。
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