第一步，定义一个向量sales，并利用数值类型给sales赋值，然后打印sales，如下图所示：
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第二步，再定义一个向量num，利用整数类型向量赋值给num，并打印num，如下图所示：
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第三步，分别利用sd()函数获取sales和num的标准差，如下图所示：
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第四步，由于sales里的元素比较复杂，需要对其进行求平均值，可以利用mean函数，如下图所示：
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第五步，如果想查看num和sales两者的相关度，利用cor()函数实现，如下图所示：
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第六步，如果想查看num和sales的关系，并且以图形的形式展示出来，使用plot函数，如下图所示：
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1计算如图数据的平均值和标准差，点击B9单元格，然后插入--公式--插入函数2选择average函数，点击数值1后面的带有箭头的按钮，如图3按鼠标左键拖动b1到b8，然后点击如图红色箭头所指按钮，点击确定，即得出平均值4点击B10单元格，然后选择插入--公式--插入函数，选择sum函数，拖动选择b1到b8数据5确定后即可得到数据之和6插入其他函数和此种方法基本相同，只是选择的函数不一样用r语言求正态分布的标准差：产生100个均值为0标准差为1的正态分布随机数：rnorm（100，mean=0，sd=1）指数分布数dnorm（x，mean=5，sd=1，log=TRUE）。
正态分布的标准差正态分布N～（μ，duδ^2），方差D（x）=δ^2，E（x）=μ。服从标准正态分布，通过查标准正态分布表就可以直接计算出原正态分布的概率值。μ维随机向量具有类似的概率规律时，随机向量遵从多维正态分布。
标准正态分布
又称为u分布，是以0为均数、以1为标准差的正态分布，记为N（0，1）。标准正态分布曲线下面积分布规律是：在-1.96～+1.96范围内曲线下的面积等于0.9500，在-2.58～+2.58范围内曲线下面积为0.9900。统计学家还制定了一张统计用表（自由度为∞时），借助该表就可以估计出某些特殊u1和u2值范围内的曲线下面积。
