可以用内置的graphic包来画，就是plot()和curve()
也可以用ggplot2来画，后者更灵活。
graphic
# 先生成一组随机数x <- rnorm(2000)
# 画频率直方图, 分30个bin
hist(x, freq = F, breaks = 30)
# 再画概率分布曲线
lines(density(x, bw=.5), col="red", lwd=2)
2. ggplot2
# 准备工作, 把x设成一个数据集library(ggplot2)
data <- data.frame(x = x)
# 生成底层和直方图，概率线的图层
p <- ggplot(data, aes(x = x, y = ..density..))
p <- p + geom_histogram(fill = "navy")
p <- p + geom_density(colour = "green")
p
画出来风格不太一样，看你口味了
需要用EXCEL软件来作具体为：>>t=0:1:1000y=normpdf(x,0,1)u=int(y,0,t)plot(t,y)???Undefinedfunctionorvariable'x'.>>t=0:1:1000y=normpdf(x,0,1)u=int(y,0,t)plot(t,y)???Undefinedfunctionorvariable'x'.用matlab是这样画的>>t=0:1:1000x=0:1:1000y=normpdf(x,0,1)u=int(y,0,t)plot(t,y)???Function'int'isnotdefinedforvaluesofclass'double'.作为一种语言进行统计分析，R有一个随机数生成各种统计分布功能的综合性图书馆。R语言可以针对不同的分布，生成该分布下的随机数。其中有许多常用的个分布可以直接调用。
在R中各种概率函数都有统一的形式，即一套统一的前缀+分布函数名：
d 表示密度函数（density）。
p 表示分布函数（生成相应分布的累积概率密度函数）。
q 表示分位数函数，能够返回特定分布的分位数（quantile）。
r 表示随机函数，生成特定分布的随机数（random）。
扩展资料：
注意事项：
1、使用了错误大小写：help()是正确的，其他都是错误的。
2、不要忘记使用必要的引号：install.packages(“gclus”)。
3、在函数调用时，不要忘记使用括号：help()。
4、在Windous上，路径名中使用的是\。
5、R拥有许多用于存储数据的对象类型，包括标量、向量、矩阵、数组、数据框和列表。数据框是用来存储数据集的主要数据结构。
参考资料来源：百度百科-R语言
参考资料来源：百度百科-标准正态分布
参考资料来源：百度百科-散点图
