精华内容
下载资源
问答
  • Bernoulli随机变量中的每个值代表单个试验的成功或失败,这使其与二项...要生成伯努利随机变量,我们可以使用rbinom函数,但需要为size参数传递1。示例rbinom(120,1,0.71)输出结果[1]111111000111111111100011100011...

    Bernoulli随机变量中的每个值代表单个试验的成功或失败,这使其与二项式随机变量有所不同,因为二项式随机变量代表多个试验的成功或失败次数。要生成伯努利随机变量,我们可以使用rbinom函数,但需要为size参数传递1。

    示例rbinom(120,1,0.71)

    输出结果[1]   1 1 1 1 1 1 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 0 1

    [38]  1 0 1 1 1 0 0 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0

    [75]  1 1 0 1 1 1 1 1 0 0 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0

    [112] 0 0 1 1 0 1 1 1 1

    示例rbinom(120,1,0.1)

    输出结果[1]   0 0 0 0 0 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 1 0

    [38]  0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

    [75]  0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

    [112] 0 0 0 0 0 0 0 0 0

    示例rbinom(120,1,0.91)

    输出结果[1]   1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

    [38]  1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

    [75]  1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

    [112] 1 1 1 1 1 1 1 1 1

    示例rbinom(120,1,0.999)

    输出结果[1]   1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

    [38]  1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

    [75]  1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

    [112] 1 1 1 1 1 1 1 1 1

    示例rbinom(120,1,0.099)

    输出结果[1]   0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

    [38]  1 0 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0

    [75]  0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0

    [112] 0 0 0 0 0 0 0 0 0

    示例rbinom(200,1,0.50)

    输出结果[1]   1 1 1 0 1 1 0 1 0 1 1 0 1 0 0 0 0 1 1 1 0 1 1 0 0 0 1 0 1 1 1 1 0 0 1 1 0

    [38]  1 1 0 0 1 1 1 1 0 0 1 0 0 1 1 1 1 1 0 1 0 0 0 1 1 0 0 0 1 1 0 1 0 1 1 1 1

    [75]  0 1 1 1 1 1 0 1 0 1 1 1 0 0 0 1 1 0 1 0 0 1 0 0 1 1 1 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0

    [112] 0 0 0 1 1 0 1 0 0 1 1 1 1 1 1 0 1 0 1 1 0 0 1 1 1 0 0 1 1 1 0 0 1 1 1 0 0

    [149] 1 0 1 1 0 0 1 1 0 0 0 1 1 1 1 0 0 1 0 1 1 1 0 0 0 0 1 1 0 1 0 1 0 1 1 0 0

    [186] 1 1 1 0 1 1 0 0 0 1 1 1 0 1 1

    示例rbinom(200,1,0.51)

    输出结果[1]   1 1 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 1 1 0 0 1 1 0 1 0 1 1 1 0 1 0 0 1 1 0 0 0 1 1

    [38]  1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 0 1 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 1 1 1 0 0 1 1 0

    [75]  0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 1 1 0 1 1 0 1 0 0 0 1 0 1 1 1 0 1 0 0 1 1 1 1 0

    [112] 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 1 0 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0

    [149] 1 1 0 0 0 1 1 0 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 1 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 1 1 0 1 1 0

    [186] 0 1 0 1 1 0 0 1 1 1 1 0 1 1 0

    示例rbinom(200,1,0.75)

    输出结果[1]   1 0 0 0 1 1 0 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 0 1 1 1

    [38]  1 0 0 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1

    [75]  1 0 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 0

    [112] 1 1 1 0 0 1 1 0 1 1 0 1 0 1 1 1 0 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0

    [149] 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1

    [186] 1 1 1 1 1 0 0 0 1 1 1 0 1 1 1

    示例rbinom(200,1,0.89)

    输出结果[1]   1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1

    [38]  1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1

    [75]  1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0

    [112] 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 0 1 1

    [149] 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

    [186] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

    示例rbinom(200,1,0.05)

    输出结果[1]   0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

    [38]  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

    [75]  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

    [112] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

    [149] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0

    [186] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

    示例rbinom(200,1,0.15)

    输出结果[1]   0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0

    [38]  0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0

    [75]  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

    [112] 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0

    [149] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0

    [186] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

    示例rbinom(200,1,0.20)

    输出结果[1]   1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0

    [38]  0 0 1 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1

    [75]  0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

    [112] 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 1 0 0 0 0 0 1

    [149] 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0

    [186] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0

    示例rbinom(200,1,0.25)

    输出结果[1]   0 1 1 0 0 0 1 1 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0

    [38]  0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

    [75]  1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1

    [112] 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0

    [149] 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0

    [186] 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1

    示例rbinom(200,1,0.35)

    输出结果[1]   0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1

    [38]  1 0 1 1 0 0 1 0 0 1 1 1 0 1 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 0 1 1

    [75]  1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 1 0 0 1 1 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0

    [112] 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 1 0 1 1 1 1 0 0 1 0 1 1 0 0 0 0 1 1

    [149] 1 0 0 1 1 0 1 0 0 0 1 1 0 1 1 0 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0

    [186] 0 1 0 0 0 1 0 0 1 1 0 1 0 0 0

    展开全文
  • R内置功能在编程框架中已经创建或定义的功能称为内置函数。 R具有丰富的功能集,可用于为用户执行几乎所有任务。这些内置功能根据其功能分为以下几类。数学函数R提供了各种数学函数来执行数学计算。这些数学函数对...

    R内置功能

    在编程框架中已经创建或定义的功能称为内置函数。 R具有丰富的功能集,可用于为用户执行几乎所有任务。这些内置功能根据其功能分为以下几类。

    r-built-in-functions.png

    数学函数

    R提供了各种数学函数来执行数学计算。这些数学函数对查找绝对值,平方值和更多计算非常有用。在R中,使用了以下功能:

    S. No

    Function

    Description

    Example

    1.

    abs(x)

    It returns the absolute value of input x.

    x

    print(abs(x))

    Output

    [1] 4

    2.

    sqrt(x)

    It returns the square root of input x.

    x

    print(sqrt(x))

    Output

    [1] 2

    3.

    ceiling(x)

    It returns the smallest integer which is larger than or equal to x.

    x

    print(ceiling(x))

    Output

    [1] 5

    4.

    floor(x)

    It returns the largest integer, which is smaller than or equal to x.

    x

    print(floor(x))

    Output

    [1] 2

    5.

    trunc(x)

    It returns the truncate value of input x.

    x

    print(trunc(x))

    Output

    [1] 1 2 8

    6.

    round(x, digits=n)

    It returns round value of input x.

    x

    print(abs(x))

    Output

    4

    7.

    cos(x), sin(x), tan(x)

    It returns cos(x), sin(x) value of input x.

    x

    print(cos(x))

    print(sin(x))

    print(tan(x))

    Output

    [1] -06536436

    [2] -0.7568025

    [3] 1.157821

    8.

    log(x)

    It returns natural logarithm of input x.

    x

    print(log(x))

    Output

    [1] 1.386294

    9.

    log10(x)

    It returns common logarithm of input x.

    x

    print(log10(x))

    Output

    [1] 0.60206

    10.

    exp(x)

    It returns exponent.

    x

    print(exp(x))

    Output

    [1] 54.59815

    字符串功能

    R提供了各种字符串函数来执行任务。这些字符串函数使我们能够从字符串,搜索模式等中提取子字符串。R中包含以下字符串函数:

    S. No

    Function

    Description

    Example

    1.

    substr(x, start=n1,stop=n2)

    It is used to extract substrings in a character vector.

    a

    substr(a, 3, 3)

    Output

    [1] "3"

    2.

    grep(pattern, x , ignore.case=FALSE, fixed=FALSE)

    It searches for pattern in x.

    st1

    pattern

    print(grep(pattern, st1))

    Output

    [1] 1 3

    3.

    sub(pattern, replacement, x, ignore.case =FALSE, fixed=FALSE)

    It finds pattern in x and replaces it with replacement (new) text.

    st1

    sub("England', "UK", st1)

    Output

    [1] "UK is beautiful but not a part of EU"

    4.

    paste(…, sep=””)

    It concatenates strings after using sep string to separate them.

    paste('one',2,'three',4,'five')

    Output

    [1] one 2 three 4 five

    5.

    strsplit(x, split)

    It splits the elements of character vector x at split point.

    a

    print(strsplit(a, ""))

    Output

    [[1]]

    [1] "split" "all" "the" "character"

    6.

    tolower(x)

    It is used to convert the string into lower case.

    st1

    print(tolower(st1))

    Output

    [1] shubham

    7.

    toupper(x)

    It is used to convert the string into upper case.

    st1

    print(toupper(st1))

    Output

    [1] SHUBHAM

    统计概率函数

    R提供了各种统计概率函数来执行统计任务。这些统计功能对于查找法线密度,法线分位数和更多计算非常有用。在R中,使用了以下功能:

    S. No

    Function

    Description

    Example

    1.

    dnorm(x, m=0, sd=1, log=False)

    It is used to find the height of the probability distribution at each point to a given mean and standard deviation

    a

    b

    png(file="dnorm.png")

    plot(x,y)

    dev.off()

    2.

    pnorm(q, m=0, sd=1, lower.tail=TRUE, log.p=FALSE)

    it is used to find the probability of a normally distributed random numbers which are less than the value of a given number.

    a

    b

    png(file="pnorm.png")

    plot(x,y)

    dev.off()

    3.

    qnorm(p, m=0, sd=1)

    It is used to find a number whose cumulative value matches with the probability value.

    a

    b

    png(file="qnorm.png")

    plot(x,y)

    dev.off()

    4.

    rnorm(n, m=0, sd=1)

    It is used to generate random numbers whose distribution is normal.

    y

    png(file="rnorm.png")

    hist(y, main="Normal Distribution")

    dev.off()

    5.

    dbinom(x, size, prob)

    It is used to find the probability density distribution at each point.

    a

    b

    png(file="pnorm.png")

    plot(x,y)

    dev.off()

    6.

    pbinom(q, size, prob)

    It is used to find the cumulative probability (a single value representing the probability) of an event.

    a

    print(a)

    Output

    [1] 0.9596548

    7.

    qbinom(p, size, prob)

    It is used to find a number whose cumulative value matches the probability value.

    a

    print(a)

    Output

    [1] 18

    8.

    rbinom(n, size, prob)

    It is used to generate required number of random values of a given probability from a given sample.

    a

    print(a)

    Output

    [1] 55 61 46 56 58 49

    9.

    dpois(x, lamba)

    it is the probability of x successes in a period when the expected number of events is lambda (λ)

    dpois(a=2, lambda=3)+dpois(a=3, lambda=3)+dpois(z=4, labda=4)

    Output

    [1] 0.616115

    10.

    ppois(q, lamba)

    It is a cumulative probability of less than or equal to q successes.

    ppois(q=4, lambda=3, lower.tail=TRUE)-ppois(q=1, lambda=3, lower.tail=TRUE)

    Output

    [1] 0.6434504

    11.

    rpois(n, lamba)

    It is used to generate random numbers from the poisson distribution.

    rpois(10, 10)

    [1] 6 10 11 3 10 7 7 8 14 12

    12.

    dunif(x, min=0, max=1)

    This function provide information about the uniform distribution on the interval from min to max. It gives the density.

    dunif(x, min=0, max=1, log=FALSE)

    13.

    punif(q, min=0, max=1)

    It gives the distributed function

    punif(q, min=0, max=1, lower.tail=TRUE, log.p=FALSE)

    14.

    qunif(p, min=0, max=1)

    It gives the quantile function.

    qunif(p, min=0, max=1, lower.tail=TRUE, log.p=FALSE)

    15.

    runif(x, min=0, max=1)

    It generates random deviates.

    runif(x, min=0, max=1)

    其他统计功能

    除上述功能外,还有一些其他有用的功能可用于统计目的。有以下功能:

    S. No

    Function

    Description

    Example

    1.

    mean(x, trim=0, na.rm=FALSE)

    It is used to find the mean for x object

    a

    xm

    print(xm)

    Output

    [1] 7.916667

    2.

    sd(x)

    It returns standard deviation of an object.

    a

    xm

    print(xm)

    Output

    [1] 10.58694

    3.

    median(x)

    It returns median.

    a

    xm

    print(xm)

    Output

    [1] 5.5

    4.

    quantilie(x, probs)

    It returns quantile where x is the numeric vector whose quantiles are desired and probs is a numeric vector with probabilities in [0, 1]

    5.

    range(x)

    It returns range.

    a

    xm

    print(xm)

    Output

    [1] 0 40

    6.

    sum(x)

    It returns sum.

    a

    xm

    print(xm)

    Output

    [1] 95

    7.

    diff(x, lag=1)

    It returns differences with lag indicating which lag to use.

    a

    xm

    print(xm)

    Output

    [1] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 30

    8.

    min(x)

    It returns minimum value.

    a

    xm

    print(xm)

    Output

    [1] 0

    9.

    max(x)

    It returns maximum value

    a

    xm

    print(xm)

    Output

    [1] 40

    10.

    scale(x, center=TRUE, scale=TRUE)

    Column center or standardize a matrix.

    a

    scale(x)

    Output

    [,1]

    [1,] -0.747776547

    [2,] -0.653320562

    [3,] -0.558864577

    [4,] -0.464408592

    [5,] -0.369952608

    [6,] -0.275496623

    [7,] -0.181040638

    [8,] -0.086584653

    [9,] 0.007871332

    [10,] 0.102327317

    [11,] 0.196783302

    [12,] 3.030462849

    attr(,"scaled:center")

    [1] 7.916667

    attr(,"scaled:scale")

    [1] 10.58694

    0

    相关文章:R-运算符 R-运算子 运算符 […]...

    R-数据框 R-数据帧 数据帧 […]...

    R-套件 R-包装 R包是R函数 […]...

    R-条形图 R-条形图 条形图 […]...

    R-泊松回归 R-泊松回归 泊松 […]...

    讨论R 讨论R R是用于统# […]...

    R编程数据结构 R编程中的数据结构 数据结构对于理解非常重要。数据结构是我们将在R中日常处理的对象。对于初学者来说,处理对象转 […]...

    R重复循环 R重复循环 重复循环用于迭代代码块。这是一种特殊的循环,其中没有条件可以退出循环。对于退出,我们包括一个带有用 […]...

    展开全文
  • 二项分布模型处理在一系列实验中仅发现两个可能结果的事件的成功概率。 例如,掷硬币总是给出头或尾...dbinom(x, size, prob)pbinom(x, size, prob)qbinom(p, size, prob)rbinom(n, size, prob)以下是所使用的参数的...

    二项分布模型处理在一系列实验中仅发现两个可能结果的事件的成功概率。 例如,掷硬币总是给出头或尾。 在二项分布期间估计在10次重复抛掷硬币中精确找到3个头的概率。

    R语言有四个内置函数来生成二项分布。 它们描述如下。dbinom(x, size, prob)

    pbinom(x, size, prob)

    qbinom(p, size, prob)

    rbinom(n, size, prob)

    以下是所使用的参数的描述 -x是数字的向量。

    p是概率向量。

    n是观察的数量。

    size是试验的数量。

    prob是每个试验成功的概率。

    dbinom()

    该函数给出每个点的概率密度分布。# Create a sample of 50 numbers which are incremented by 1.

    x

    # Create the binomial distribution.

    y

    # Give the chart file a name.

    png(file = "dbinom.png")

    # Plot the graph for this sample.

    plot(x,y)

    # Save the file.

    dev.off()

    当我们执行上面的代码,它产生以下结果 -

    8ef7b137cb8fd78f8d973e34b22bcadd.png

    pbinom()

    此函数给出事件的累积概率。 它是表示概率的单个值。# Probability of getting 26 or less heads from a 51 tosses of a coin.

    x

    print(x)

    当我们执行上面的代码,它产生以下结果 -[1] 0.610116

    qbinom()

    该函数采用概率值,并给出累积值与概率值匹配的数字。# How many heads will have a probability of 0.25 will come out when a coin is tossed 51 times.

    x

    print(x)

    当我们执行上面的代码,它产生以下结果 -[1] 23

    rbinom()

    该函数从给定样本产生给定概率的所需数量的随机值。# Find 8 random values from a sample of 150 with probability of 0.4.

    x

    print(x)

    当我们执行上面的代码,它产生以下结果 -[1] 58 61 59 66 55 60 61 67

    展开全文
  • #prob为成功的概率 #r=1即为几何分布 密度函数: dnbinom(x, size, prob) pnbinom(q, size, prob) qnbinom(p, size, prob) ########################################################################## 超几何...

    #x、q为实验结果;p为累积概率。

    ############################################################################ 多项分布

    一次试验有k个独立结果,其发生概率分别为p1、p2...。则n次试验后各结果发生的次数符合多项分布。

    产生随机样本:

    rmultinom(n, size, prob)

    #抛10次骰子为一次实验,做1000次实验。则n=1000,size=10。

    #prob为每个独立结果出现的概率,其总和为1。

    #结果为k×n的矩阵,k即length(prob)

    密度函数:

    dmultinom(x, size, prob)

    #x和prob是两个长度相等的向量。

    ############################################################################# 负二项分布

    伯努利试验重复进行,成功的概率为p,直到出现r次成功。则试验失败的次数符合负二项分布。

    f(x)=choose(x+r-1, r-1) * p^r * (1-p)^x

    E(X)=r(1-p)/p; Var(x)= r(1-p)/(p^2)

    产生随机样本:

    rnbinom(n, size, prob)

    #连续抛硬币,出现5次正面为一次实验,做1000次实验。则n=1000,size=5。

    #prob为成功的概率

    #r=1即为几何分布

    密度函数:

    dnbinom(x, size, prob)

    pnbinom(q, size, prob)

    qnbinom(p, size, prob)

    ########################################################################## 超几何分布

    从装有n个白球和m个黑球的罐子里,取k个球,其中白球的个数符合超几何分布。

    f(x) = choose(n, x) choose(m, k-x) / choose(m+n, k)

    E(x)=k*n/(m+n)

    Var(x)=(k*n/(m+n)) * (n+m-k)/(n+m-1)) * (1-n/(n+m))

    #前几个分布都是在试验之间相互独立的基础上得来的,而超几何分布中,前一次试验会对后一次试验产生影响。

    #当n+m→∞,则超几何分布近似于二项分布。

    产生随机样本:

    rhyper(nn, m, n, k)

    #nn为实验次数,m为白球个数,n为黑球个数,k为每次实验取出小球个数。

    密度函数:

    dhyper(x, m, n, k)

    phyper(q, m, n, k)

    qhyper(p, m, n, k)

    ######################################################################### 泊松分布:

    单位量度内某一事件的发生次数。

    p(x) = λ^x * exp(-λ)/x!

    E(x)=Var(x)=λ

    产生随机样本:

    rpois(n, λ)

    密度函数:

    dpois(x, λ)

    ppois(q, λ)

    qpois(p, λ)

    展开全文
  • R - 二项分布( Binomial Distribution)二项分布模型用于找出事件成功的概率,该事件在一系列实验中仅具有两...R有四个内置函数来生成二项分布。 它们如下所述。dbinom(x, size, prob)pbinom(x, size, prob)qbinom(p,...
  • R语言二项分布函数Binomial Distribution(dbinom, pbinom, qbinom & rbinom)实战 目录 R语言二项分布函数Binomial Distribution(dbinom, pbinom, qbinom & rbinom)实战 #dbinom函数生成二项分布...
  • R语言学习笔记(8)

    千次阅读 2016-11-08 15:42:43
    本篇文章主要包含生成随机样本的方法:  1.sample函数,基本用法:sample(x(范围), size(个数), replace = ... 2.rbinom函数的基本用法:rbinom(n(一次实验中的观察次数number of observations), size(实验次
  • R语言的各种分布函数

    万次阅读 多人点赞 2017-09-23 16:36:46
    R语言的各种分布函数: 至于具体的用法了,大家可以使用help命令,根据实际情况来进行使用 R提供工具来计算累计分布函数p(cummulative distribution function CDF),概率密度函数d和分位数函数q,另外...
  • R语言中之分布函数

    万次阅读 2017-08-11 23:50:20
    R语言中之分布函数 R语言中提供了四类有关统计分布的函数,以下为函数和相应前缀: d --概率密度函数 p --累计分布函数 q --分位函数 r –随机数函数(仿真) 下表为分布函数表,加上不同的前缀表示不同的含义:...
  • 正太分布函数 rnorm() 泊松分布函数rpois() 指数分布函数rexp() ...二项分布函数rbinom() 几何分布函数rgeom() “ x1=round(runif(100,min=80,max=100)) x1 [1] 97 84 83 98 88 80 99 89 ...
  • R语言中提供了四类有关统计分布的函数(密度函数,累计分布函数,分位函数,随机数函数)。分别在代表该分布的R函数前加上相应前缀获得(d,p,q,r)。如: 1)正态分布的函数是norm,命令dnorm(0)就可以获得正态...
  • random函数

    千次阅读 2018-04-04 15:59:49
    总结一下用过的random函数作用:可用于生成随机数、随机浮点数、随机集合、集合元素排序问题前提是导入random实例,使用random实例调用下面的方法import random# 取1个 1到10间 随机整数random.randint(start,end)...
  • R语言:Newton法、似然函数

    千次阅读 2020-11-29 22:51:20
    hello,大家好,上一篇分享了如何用R语言实现蒙特卡洛模拟,并用蒙特卡洛模拟计算了分布的均值和方差,今天给大家分享如何用R语言来进行矩估计和似然函数的求解。 因为在求解矩估计和似然函数时,可能会遇到非线性...
  • R语言函数索引

    千次阅读 2017-03-24 10:29:43
    R语言函数索引  在学习R语言的途中,发现函数太多实在不好记。所以,本文记录下学习期间遇到的函数,做一个备忘,索引,方便查看函数的大致用途!学到什麽就更新什麽! str() 紧凑的显示R对象的内部结构生成...
  • R概率分布函数

    2016-07-03 10:12:11
    R概率分布函数
  • 概率函数

    千次阅读 2015-08-26 23:02:00
    5、rbinom(n,size,prob) n 表示观察的个数,size表示 实验次数,rbinom 一般只计算一个实现的概率。rbinom 表示一个二项式分布的大小和概率,如果n=1,则表示发生1的个数有多少,若n>1,则表示列出抽取的结果。 6、...
  • R语言生成随机数与统计分布函数

    万次阅读 2018-10-07 18:26:17
    R语言生成随机数与统计分布函数 常见的分布函数有正态分布、二项分布、F分布、几何分布等等,在R语言中可以使用help(“Distrinction”)命令来查看所有分布的列表 随机数 随机数函数是指从一个给定函数取值中随机跳出...
  • R语言-因子的构造-factor函数

    千次阅读 2021-01-19 23:48:06
    在R语言中可以使用factor()函数和gl()函数来创建因子变量。 (1)使用factor()函数 factor()函数的语法格式为: f <- factor(x=charactor(), levels, labels=levels, exclude = NA, ordered = is.ordered(x), ...
  • R语言中提供了四类有关统计分布的函数(密度函数,累计分布函数,分位函数,随机数函数)。分别在代表该分布的R函数前加上相应前缀获得(d,p,q,r)。如:1)正态分布的函数是norm,命令dnorm(0)就可以获得正态分布...
  • random函数详解

    千次阅读 2007-12-06 00:07:00
    导读: 关于FLASH的效果,我想大家都想做出那种“不但让人一看忘不了,而且看了还想看”的效果吧?“一看忘不了”固然是高手作品,“看了还... 当然,如题,我是想讲random函数.AS其它方面的就留给高手了.这篇是献给菜鸟们
  • r语言常见对概率等计算的相关函数

    千次阅读 2018-06-14 22:38:00
    R提供工具来计算累计分布函数p(cummulative distribution function CDF),概率密度函数d和分位数函数q,另外在各种概率分布前加r表示产生随机序列 (R这种直接在分布前面加前缀的语法太难读了,pt() 误以为还是一个...
  • R语言的各种统计分布函数

    千次阅读 2020-04-25 22:40:48
    转载自品略图书馆... R语言的各种统计分布函数 1.二项分布Binomial distribution:binom 二项分布指的是N重伯努利实验,记为X ~ b(n,p),E(x)=np,Var(x)=np(1-p) pbinom(q,size,prob), q是特定取值...
  • R-table和tapply函数

    2017-03-28 13:17:00
    tapply可根据因子、向量和要计算的函数计算 > class<-c(1,2,3,2,1,2,1,3) > class[1] 1 2 3 > c(81,65,72,88,73,91,56,90)->student> class[1] 1 2 3 2 1 2 1 3 >factor(class)->cl...
  • R语言----常用函数 1、 创建R常用对象函数 ? c()---------------------创建向量函数 ? n1:n2----------------...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 14
收藏数 269
精华内容 107
关键字:

rbinom函数