1、以R中的基础数据包iris。#数据集data<-irishead(data)x<-iris$Specieshead(x)y<-iris$Sepal.Lengthhead(y)。
2、R中的经验分布函数ecdf即可实现经验分布函数的计算。但是ecdf表示的是一个函数，对其应用后才出现函数值。
3、对于联系变量可以看到计算出的四分位数。对于分类变量，可以类别数及累计概率。
4、经验分布图可以用函数plot.ecdf，y也可以直接用plot函数。
5、最后设置图形参数，将经验分布函数图画的更美观。
R一个很方便的用处是提供了一套完整的统计表集合。函数可以对累积分布函数P(X≤x)，概率密度函数，分位函数（对给定的q，求满足P(X≤x) >q的最小x）求值，并根据分布进行模拟。
在统计学中，产生随机数据是很有用的，R可以产生多种不同分布下的随机数序列。这些分布函数的形式为rfunc(n,p1,p2,...)，其中func指概率分布函数，n为生成数据的个数，p1, p2, . . .是分布的参数数值。上面的表给出了每个分布的详情和可能的缺省值（如果没有给出缺省值，则意味着用户必须指定参数）。
例：用0~1之间的均匀分布产生10个随机点
>runif(10)
[1] 0.961465376 0.0075219250.193619234 0.137027246 0.739370654 0.072907082
[7] 0.674551635 0.6507778110.984664183 0.796723066
大多数这种统计函数都有相似的形式，只需用d、p或者q去替代r，比如密度函数(dfunc(x, ...))，累计概率密度函数（也即分布函数）(pfunc(x,...))和分位数函数(qfunc(p, ...)，0<p<1)。最后两个函数序列可以用来求统计假设检验中P值或临界值。例如，显著性水平为5%的正态分布的双侧临界值是：
>qnorm(0.025)
[1] -1.959964
>qnorm(0.975)
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