这可能是一个愚蠢的问题，但是我不明白为什么sd(dnorm(1:100, mean=50, sd=15)) 没有将标准差返回为[1] 15.0，而不是它实际返回的[1] 0.009440673。当我使用 rnorm() sd(rnorm(100, mean=50, sd=15)) 执行此操作时，它会返回我期望的接近 15 的数字：[1] 17.00682。有人能解释一下为什么sd(dnorm(x,mean=mean,sd=sd)) 没有返回我输入到 dnorm 的标准差吗？
【问题讨论】：
pnorm和qnorm。您可以花一些时间了解这四个norm 之间的区别。
标签： r gaussian normal-distribution standard-deviation
绘制数据总是很有帮助的。如果您尝试hist(dnorm(1:100, mean=50, sd=15))，您会发现可变性非常小（见下文）。正如 MkWTF 指出的那样，这是因为dnorm 在给定指定mean 和sd 的情况下返回值x 处的正态分布概率密度函数的值。
相比之下，rnorm 生成随机数，其概率由正态分布的概率密度函数给出，这就是为什么它允许对 SD 进行合理估计 - 生成的值遵循该分布。
我认为 dnorm/pnorm/qnorm/rnorm 的文档不是很好（作为缺乏数学背景的人），但是如果您花一些时间阅读有关这些函数的不同在线资源，并确保您了解不同的基本概念（概率密度函数、分位数、随机数生成和（累积）分布函数）的含义，随着时间的推移会变得清晰。
hist(dnorm(1:100, mean=50, sd=15))
由reprex package (v0.3.0) 于 2020-01-09 创建
【讨论】：
dnorm 函数返回正态分布的密度，其中包含您给出的平均值 (50) 和标准差 (15)。
另一方面，rnorm 将在正态分布上采样 100 个数字，这就是为什么您会得到接近 15 的标准差。
【讨论】：