正規分布から10の数字を生成

rnorm(n = 10)

##  [1]  0.8671481  0.9339415  0.0449156 -0.7248498  1.9200008  0.4115597
##  [7] -0.8773931 -0.5340204 -0.3173870 -1.6146635

正規分布から平均100、標準偏差が20の10個の数字を生成

rnorm(n = 10, mean = 100, sd = 20)

##  [1] 131.45904  92.83415 146.04697 106.63027 101.00036  91.38774 117.70816
##  [8] 110.20902  81.02325  88.73396

正規分布の確率密度(特定の値の確率)を計算する場合は、dnorm関数を利用する

randNorm10 <- rnorm(10)
randNorm10

##  [1]  0.29652936 -1.19249285  0.60470460  0.29389700  0.16226688
##  [6] -1.49646527 -0.74674176  1.98382586  1.45477979 -0.09921651

dnorm(randNorm10)

##  [1] 0.38178282 0.19593778 0.33228164 0.38207962 0.39372452 0.13020532
##  [7] 0.30187261 0.05575874 0.13846597 0.39698353

dnorm(c(-1, 0 , 1))

## [1] 0.2419707 0.3989423 0.2419707

作図

# 正規分布からデータを生成
randNorm <- rnorm(30000)

# 分布を計算
randDensity <- dnorm(randNorm)

# ggplot2をロード
require(ggplot2)

## Loading required package: ggplot2

# 図を作成
ggplot(data.frame(x = randNorm, y = randDensity)) + aes(x = x, y = y) + geom_point() + labs(x = "Random Normal Variables", y = "Density")