第二个问题 最终的寿命即表示此时它死亡。 所以d(x) 即为你要的函数
比方说 d(20)=0.01 它有1%的概率寿命正好是20岁，即他有1%的概率刚好这个时候死掉。
q1, dexp是指数分布的概率密度；
r*是生成*分布的随机数，p是*分布的概率分布，d是概率密度，还有q是d的反函数，貌似
R可向量操作，数乘向量是用数乘向量内的每个元素
q2, pi在R里是一个常量，可直接用，3.141593，没有你要求的精度高，你可pi<-3.1415926535...
q3, 不会
q4, integrate 函数能算数值积分；蒙特卡洛积分我不会，甚至都没听过，不是数学专业的，正常正常...
以 ∫ e^(-x) dx 上限： 无限， 下限：0为例啊；
f<-function(x) {exp(-x)}integrate(f, lower=0, upper=Inf)
若是 ∫ e^(-x^3) dx的话，
f<-function(x) {exp(-x^3)}就行了
如果只是画图，用curve()函数就好了画正态密度：curve(dnorm,xlim=c(-3,3),col=2)
xlim是控制x轴显示从哪儿到哪儿，col是控制曲线颜色
画指数密度：curve(dexp(x,rate=1),xlim=c(0,5))
画指数分布：curve(pexp(x,rate=1),xlim=c(0,5))
你的方法是生成很多点x=seq(-6,6,0.1)
逐一算出函数值
t1[[i]]=dnorm(x,u[i],sigma)
t2[[i]]=pnorm(x,u[i],sigma)
最后在plot出来，用type="l"和lty=2的虚线弄出来。
curve这些功能都可以做到。
curve(dexp(x,rate=1),xlim=c(0,5),lty=2,add=T)就有虚线，
add=T可以一图多线
