用的最多的，是求均值的mean()函数，当然这里也要提到，像sum()这种求和函数，
还有sd(x) 标准差函数，var(x) 方差函数。min()求最小值，max()求最大值。
我们来具体试试，这里使用一个向量：
test<-c(2,4,5,23,199,25,78,90,12)
求最大值
>max(test)
[1] 19
求最小值
>min(test)
求和
>sum(test)
[1] 43
求标准差，求方差
>sd(test)
[1] 65.01154
>var(test)
[1] 4226.
在来试试最重要的均值
>mean(test)
[1] 48.66667
另外中位数计算。使用median()函数
>median(test)
[1] 23
如果给定一种概率分布，通常会有四类计算问题：
计算其概率密度density （d）计算其概率分布probability（p）计算其百分位数quantile （q）随机数模拟random （r）上面四类计算对应的英文首字母，就是R语言类率分布函数的开头字母。
比如说，正态分布是norm的化，那密度函数就是dnorm(),分布函数就是pnorm(),
更有用的是用相应分布生成随机数，比如rnorm(),就会生成服从正态分布的随机数。
比如我们生成100个服从正态分布的随机数
rnorm(100)
[1] -9.064408e-01 1.026560e+00 -1.097470e+00 1.055395e+00 9.377175e-01
[6] -2.080103e-01 -3.092396e-01 -8.739942e-01 -1.242774e+00 1.102486e+00
[11] 1.082092e+00 -1.695528e+00 -5.930809e-01 -2.100800e-01 8.253859e-01
[16] -1.112551e+00 -3.960474e-01 -9.354820e-01 7.291608e-01 -3.773510e-01
[21] -3.438082e-01 -7.378688e-02 -9.047609e-01 -1.036344e+00 9.485103e-01
[26] -3.437985e-01 -2.145275e-02 1.350098e+00 -1.283633e+00 3.767240e-01
[31] 1.169566e+00 -4.325399e-01 -9.215626e-02 3.839357e-01 3.045491e-01
......
我们再用相应的频率分布直方图来看一下，这些生成的随机数：
hist(rnorm(100))
R就画出了这些随机数的频率分布图
标准正态分布下mean=0，sd=195%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
