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R语言与概率分布教程
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;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 (184,170,6)#X~N(170,62),P(X≤184)
;qnorm(0.95)#标准正态的下0.95分位数.
qnorm(0.025)#标准正态的下0.025分
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