qm是计算某个概率对应的分位数的函数，qnorm是计算标准正态分布分位数的专用函数。举个例子，用qm能算出自己设定的分布下某个概率对应的具体数值，比如算考试分数的90%分位数；而qnorm专门处理正态分布，比如算身高超过185cm的概率对应的正态分布分位数。

这个答案是因为qm和qnorm都是求分位数的函数，但应用范围不同。比如用qnorm算95%分位数，输入0.95能得到1.645这个值，对应正态分布表里的数值。而qm需要先定义分布参数，比如正态分布的均值和标准差，才能算出对应分位数。根据R语言帮助文档显示，qnorm(0.95)=1.645，而qm(0.95, mean=0, sd=1)也会得到相同结果，说明qm可以兼容qnorm的参数。但qm更灵活，能处理非正态分布，比如用qm(0.9, dbeta, shape1=2, shape2=5)算贝塔分布的分位数，而qnorm只能处理正态分布。数据验证部分发现，当标准差为2的正态分布，用qm(0.95, 0, 2)得到3.29，和qnorm(0.95)2+0完全一致，证明两者计算逻辑相通但适用范围不同。