在R中生成实验设计数据

可以使用rnorm()函数来生成服从正态分布的随机数。实验设计数据是指为了进行实验或研究而设计的数据集，通常包含自变量和因变量。

在R中，可以使用以下代码生成实验设计数据：

# 设置随机数种子，保证结果可复现
set.seed(123)

# 生成自变量数据
x <- rnorm(100, mean = 0, sd = 1)

# 生成因变量数据
y <- 2 * x + rnorm(100, mean = 0, sd = 1)

# 创建数据框
data <- data.frame(x, y)

上述代码中，使用rnorm()函数生成了100个服从均值为0，标准差为1的正态分布随机数作为自变量x，然后根据线性关系生成因变量y，其中斜率为2。最后将x和y合并为一个数据框data。

实验设计数据的应用场景非常广泛，例如在科学研究中用于验证假设、在工程领域中用于优化产品设计、在医学研究中用于评估治疗效果等。

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