经典统计概率在R绘图

要在R中绘制经典统计概率图，可以使用一些常见的R包，如ggplot2和dplyr。下面是一个示例代码，演示如何使用这些包来创建一个经典统计概率图：

# 安装和加载必要的包
install.packages("ggplot2")
install.packages("dplyr")
library(ggplot2)
library(dplyr)

# 创建一个示例数据集
set.seed(123)
data <- data.frame(x = rnorm(1000, mean = 10, sd = 2))

# 计算数据的概率密度函数
density <- density(data$x)

# 创建一个概率密度图
ggplot(data, aes(x = x)) +
  geom_density(fill = "blue", alpha = 0.5) +
  geom_vline(aes(xintercept = mean(x)), color = "red", linetype = "dashed", size = 1) +
  geom_area(data = data.frame(x = density$x, y = density$y),
            aes(x = x, y = y), fill = "green", alpha = 0.3) +
  labs(title = "经典统计概率图", x = "x", y = "概率密度") +
  theme_minimal()

上述代码首先安装和加载了ggplot2和dplyr包。然后，通过使用rnorm函数创建了一个示例数据集，其中包含1000个来自均值为10，标准差为2的正态分布的随机样本。接下来，利用density函数计算数据的概率密度函数。最后，使用ggplot函数创建一个概率密度图，其中geom_density函数用于绘制数据的概率密度曲线，geom_vline函数用于绘制均值的垂直参考线，geom_area函数用于绘制概率密度函数下的区域，labs函数用于设置图表标题和坐标轴标签，theme_minimal函数用于设置图表的主题样式。

运行上述代码后，将会生成一个经典统计概率图，显示数据的概率密度曲线、均值的垂直参考线以及概率密度函数下的区域。