以下是一个比较复杂的R语言代码示例： ```R # 生成随机数 set.seed(123) data <- rnorm(1000) # 数据处理和分析 data_mean <- mea

以下是一个比较复杂的R语言代码示例：

# 生成随机数
set.seed(123)
data <- rnorm(1000)

# 数据处理和分析
data_mean <- mean(data)
data_sd <- sd(data)
data_median <- median(data)

# 创建一个绘图窗口
par(mfrow = c(2, 2))

# 绘制直方图
hist(data, main = "Histogram of Data", xlab = "Value", ylab = "Frequency", col = "#55A7E6", border = "white")

# 绘制累积分布曲线
plot(ecdf(data), main = "Empirical Cumulative Distribution", xlab = "Value", ylab = "Cumulative Probability")

# 绘制密度图
density <- density(data)
plot(density, main = "Density Plot", xlab = "Value", ylab = "Density", col = "#FFA500")

# 绘制箱线图
boxplot(data, main = "Boxplot of Data", ylab = "Value", col = "#E6550D", border = "white")

# 输出统计结果
cat("Mean:", data_mean, "\n")
cat("Standard Deviation:", data_sd, "\n")
cat("Median:", data_median, "\n")

这段代码首先生成了一个包含1000个随机数的向量。然后对数据进行统计分析，计算平均值、标准差和中位数。接下来，使用R的绘图函数绘制了四个图形：直方图、累积分布曲线、密度图和箱线图。最后，输出了数据的统计结果。这段代码展示了R语言中数据处理、绘图和统计分析的基本操作。