1，在linux中安装R很简单，不做介绍。
2，运行R（注意用sudo R 命令），在终端输入install.packages（），会弹出一个对话框。
3，在对话框里面首先要选择的好像是个源地址，我选的china（hefei），然后弹出包的名字列表，选择pracma，点击下方的ok即可。
4，重新运行R后输入require(pracma)后就能使用fderiv（）函数了。
Mean（）求平均值 通过求出数据集的和再除以求和数的总量得到平均值 函数mean()用于在R语言中计算平均值。语法 用于计算R中的平均值的基本语法是 - mean(x, trim = 0, na.rm = FALSE, ...)
Mean（）求平均值
通过求出数据集的和再除以求和数的总量得到平均值
函数mean()用于在R语言中计算平均值。
语法
用于计算R中的平均值的基本语法是 -
mean(x, trim = 0, na.rm = FALSE, ...)
以下是所使用的参数的描述 -
x是输入向量。
trim用于从排序向量的两端丢弃一些观察结果。
na.rm用于从输入向量中删除缺失值。
应用修剪选项
当提供trim参数时，向量中的值被排序，然后从计算平均值中减去所需的观察值。
当trim = 0.3时，来自每端的3个值将从计算中减去以找到均值。
应用NA选项
如果有缺失值，则平均函数返回NA。
要从计算中删除缺少的值，请使用na.rm = TRUE。 这意味着去除NA值。
Median（）求中位数
数据系列中的最中间值称为中值。 在R语言中使用median()函数来计算此值。
语法
计算R语言中位数的基本语法是 -
median(x, na.rm = FALSE)以下是所使用的参数的描述 -
x是输入向量。
na.rm用于从输入向量中删除缺失值。
标准正态分布下mean=0，sd=1 95%置信区间为[mean-1.96*sd,mean+1.96*sd] 即左侧概率和为97.5%的数据减去左侧概率和为2.5%的数据，期间的数据概率即为95%的置信区间。那为什么是1.96倍呢，先看两个函数dnorm 中的 d 表示 density ， norm 表示正态分布，这个函数是正态分布的 概率密度(probability density)函数 。 给定x，μ和σ后， dnorm() 这个函数返回的就是会返回上面的这个公式的值，如果是标准正态分布，dnorm(n,mean=0,sd=1)输出就是当取n时的概率值，就是正态分布图当x=n时y的值。 pnorm函数中的p表示Probability，它的功能是，在正态分布的PDF曲线上，返回从负无穷到q的积分，其中这个q指的是一个Z-score，x=(mean+Z-score*sd)时的Z-score。现在我们大概就可以猜测出pnorm(0)的值是0.5，因为在标准正态分布曲线上，当Z-score等于0时，这个点正好在标准正态分布曲线的正中间，那么从负无穷到0之间的曲线面积就是整个标准正态分布曲线下面积的一半，pnorm(n,mean=0,sd=1)输出从负无穷到mean+sd*n的概率总和 用的最多的是3倍sd,相当于在正态分布落在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% 那怎么求标准正态分布下0.975%，0.025%对应的Z-score呢，利用qnorm函数，非标准正态下不能这么求，因为qnorm函数输入的是分位值。或者查询正态分布表。 rnorm()函数的功能用于生成一组符合正态分布的随机数，在学习各种统计学方法时，rnorm这个函数应该是最常用的，它的参数有n,mean，sd，表示随机生成n个正态分布均值为mean标准差为sd时的一组数据，如下所示： 当出现如图所示的分布，近似正态分布，但是左右胖瘦不太一致时，这是现实中普遍存在的分布情况，如高通量测序过程中的碱基GC分布，这种情况求95%区间的方法 -先求取左侧部分的sd,但是要补足右侧对称的数据 -同样求右侧部分的sd,同时补足左侧对称的数据 -用最高密度值时max_gc值加减1.96倍左右侧的sd 做出效果如图
