把区间[85，115]带入公式，可得u的常量区间为[-3,3],然后查标准正态分布表
得u<3的区间概率为0.9987，u<-3的概率为1-0.9987，so,[-3,3]区间的概率为0.9987-（1-0.9987）=0.9974
多分支语句，执行第3条分支处理，即rnorm(4)。若
x<-2
switch(x,2+2,mean(1:10),rnorm(4)) #执行第2条分支处理，即mean(1:10)，返回5.5。
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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