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R语言与概率分布课件
2010-6-3 张金龙 R初步 第一节 R与概率分布 一、常用的离散型概率分布、名称及自变量： 分布 R名称 自变量 binomial B(n,p) binom (size, prob) Poisson P( λ) pois (lambda) Geometric Geo(p) geom ( prob) hypergeometric hyper (N, m, n) H(N,m,n) negative binomial nbinom (size, prob) NB(r,p) multinomial multinom (size, prob) uniform U(a,b) unif (min, max) Gaussian (normal) N(μ,?2 ) norm (mean, sd) Exponential E(λ) exp (rate) gamma Г(λ,β) gamma (shape, scale) Beta Be((a,b) beta (shape1, shape2,ncp) ‘Student’ t(n) t ( df,ncp) Fisher–Snedecor F(n1,n2) f (df1, df2,ncp) Pearson χ2(n) chisq (df,ncp) Weibull rweibull ( shape, scale) Cauchy cauchy ( location, scale) Inverse gamma Invgamma ( shape, scale) Logistic logis (location, scale) Log-normal lnorm (meanlog,sdlog) 二、R中概率分布的四种状态 上述各类表示分布的函数前分别加 d——概率函数（分布列或概率密度） p——分布函数 q——分位数 r——取随机数 1.离散型随机变量取某个值的概率 dbinom(5,20,0.2) #X~B(20,0.2),P(X=5) dpois(10,5) #X~P(5),P(X=10) 2.计算随机变量在某区间内取值 sum(dbinom(46:54,100,0.5)#X~B(100,0.2),P(46≤X≤54) 或 pbinom(54,100,0.2)- pbinom(45,100,0.2) pbinom(5,20,0.2) #X~B(20,0.2),P(X≤5) 1-pbinom(5,20,0.2) #X~B(20,0.2),P(X5) sum(dpois(0:16,5) #X~P(5),P(0≤X≤16) pnorm (2)#X~N(0,1),P(X≤2) pnorm (184,
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