精华内容
下载资源
问答
  • R语言中密度函数加阴影 首先绘制密度函数,然后调用polygon函数区域填充阴影来创建图。函数polygon会绘制一连串线围绕明亮区域并填充他。 首先,绘制密度图,以正态分布例: x <- seq(from = -5, to = +5, ...

    R语言中密度函数加阴影

    首先绘制密度函数,然后调用polygon函数为区域填充阴影来创建图。函数polygon会绘制一连串线围绕明亮区域并填充他。

    首先,绘制密度图,以正态分布为例:

    x <- seq(from = -5, to = +5, length.out = 100)
    y <- dnorm(x)
    plot(x, y, main = "Standard Normal Distribution", type = "l", ylab = "Density", xlab = "Quantile")
    abline(h = 0)
    

    然后,用一系列线段来填充感兴趣区域(填充阴影)。这些线段依次由一系列(x,y)坐标定义。函数polygon会连接第一个和最后一个(x,y)坐标来闭合这个多边形,如下:

    region.x <- x[0 <= x & x <= 4]
    region.y <- y[0 <= x & x <= 4]
    
    region.x <- c(region.x[1], region.x, tail(region.x, 1))
    region.y <- c(0, region.y, 0)
    
    polygon(region.x, region.y, density = 10) ### 默认density=10, 表示以倾斜45度的细线来填充
    

    结果如下:
    在这里插入图片描述
    当然也可以用颜色来填充,只需将density设置为-1, 并且将col设置为喜欢颜色即可:

    polygon(region.x, region.y, density = -1, col = "blue")
    
    展开全文
  • 原文链接:在R语言中使用概率分布:dnorm,pnorm,qnorm和rnorm​tecdat.cn这里,我将讨论哪些函数可用于处理正态分布:dnorm,pnorm,qnorm和rnorm。R的分布函数 有四个关联的函数, 四个正态分布函数是:d范数...

    原文链接:

    在R语言中使用概率分布:dnorm,pnorm,qnorm和rnorm​tecdat.cn
    4f2f7d4440905e70652bece25168933d.png

    在这里,我将讨论哪些函数可用于处理正态分布:dnorm,pnorm,qnorm和rnorm。

    R中的分布函数
    有四个关联的函数, 四个正态分布函数是:

    • d范数:正态分布的密度函数
    • p范数:正态分布的累积密度函数
    • q范数:正态分布的分位数函数
    • r范数:从正态分布中随机抽样

    概率密度函数:dnorm
    概率密度函数(PDF,简称:密度)表示观察具有特定值的测量值的概率,因此密度上的积分始终为1。 XX,正常密度定义为

    5f277368633603972f7f69063b00fe32.png

    dbbd0fb1f7901962b43455b235740176.png


    使用密度,可以确定事件的概率。例如,您可能想知道:一个人的IQ恰好为140的可能性是多少?。在这种情况下,您将需要检索IQ分布在值140处的密度。可以用100的平均值和15的标准差对IQ分布进行建模。相应的密度为:
    sample.range <- 50:150 iq.mean <- 100 iq.sd <- 15 iq.dist <- dnorm(sample.range, mean = iq.mean, sd = iq.sd) iq.df <- data.frame("IQ" = sample.range, "Density" = iq.dist) library(ggplot2) ggplot(iq.df, aes(x = IQ, y = Density)) + geom_point()

    dbbd0fb1f7901962b43455b235740176.png

    618c69a490c32e1b91b866aeb2dbdd3b.png

    dbbd0fb1f7901962b43455b235740176.png


    通过这些数据,我们现在可以回答初始问题以及其他问题:
    # likelihood of IQ == 140? pp(iq.df$Density[iq.df$IQ == 140])

    dbbd0fb1f7901962b43455b235740176.png

    ## [1] "0.076%"
    # likelihood of IQ >= 140?

    dbbd0fb1f7901962b43455b235740176.png

    ## [1] "0.384%"
    # likelihood of 50 < IQ <= 90?

    dbbd0fb1f7901962b43455b235740176.png

    ## [1] "26.284%"

    累积密度函数:pnorm
    累积密度(CDF)函数是单调增加的函数,因为它通过

    059da5485df41f7e13e7f6a2246eb138.png

    dbbd0fb1f7901962b43455b235740176.png


    为了直观了解CDF,让我们为IQ数据创建一个图:
    ggplot(iq.df, aes(x = IQ, y = CDF_LowerTail)) + geom_point()

    dbbd0fb1f7901962b43455b235740176.png

    6c23bb2100d6a4fbf57edfcc623c59a6.png

    dbbd0fb1f7901962b43455b235740176.png


    如我们所见,所描绘的CDF显示了IQ小于或等于给定值的可能性。这是因为pnorm默认情况下计算低尾巴,即P[ X< = x ]P[X<=X]。利用这些知识,我们可以以略有不同的方式获得一些先前问题的答案:
    # likelihood of 50 < IQ <= 90?

    dbbd0fb1f7901962b43455b235740176.png

    ## [1] "25.249%"
    # set lower.tail to FALSE to obtain P[X >= x] # Probability for IQ >= 140? same value as before using dnorm!

    dbbd0fb1f7901962b43455b235740176.png

    ## [1] "0.383%"
    请注意,pnorm的结果与手动汇总通过dnorm所获得的概率所得的结果相同。此外,通过设置lower.tail = FALSEdnorm可用于直接计算p值,该p值用于衡量观察值的可能性至少与获得的值一样高。分位数功能:qnorm

    分位数函数只是累积密度函数(iCDF)的反函数。因此,分位数函数从概率映射到值。让我们看一下分位数函数P[ X< = x ]P[X<=X]:
    # input to qnorm is a vector of probabilities ggplot(icdf.df, aes(x = Probability, y = IQ)) + geom_point()

    dbbd0fb1f7901962b43455b235740176.png

    5803bf018b51e162f0a0a60b135970ef.png

    dbbd0fb1f7901962b43455b235740176.png


    使用分位数函数,我们可以回答与分位数有关的问题:
    # what is the 25th IQ percentile?

    dbbd0fb1f7901962b43455b235740176.png

    ## [1] 89.88265
    # what is the 75 IQ percentile?

    dbbd0fb1f7901962b43455b235740176.png

    ## [1] 110.1173
    # note: this is the same results as from the quantile function

    dbbd0fb1f7901962b43455b235740176.png

    ## 0% 25% 50% 75% 100% ## -Inf 89.88265 100.00000 110.11735 Inf

    随机采样函数:rnorm
    当您想从正态分布中抽取随机样本时,可以使用rnorm。例如,我们可以rnorm用来模拟IQ分布中的随机样本。
    # show one facet per random sample of a given size ggplot() + geom_histogram(data = my.df, aes(x = IQ)) + facet_wrap(.~SampleSize, scales = "free_y")

    dbbd0fb1f7901962b43455b235740176.png

    1a1ad2e000eac89bf1c3e471c082d1d6.png

    dbbd0fb1f7901962b43455b235740176.png


    ggplot(my.sample.df, aes(x = IQ)) + geom_histogram()

    dbbd0fb1f7901962b43455b235740176.png

    970dbef19d86b6c621cc31ab657d8b94.png

    dbbd0fb1f7901962b43455b235740176.png


    请注意,我们进行调用set.seed是为了确保随机数生成器始终生成相同的数字序列以实现可重复性。

    展开全文
  • R语言中的概率密度以及分布函数 R,概率函数形如: 其第一个字母表示其所指分布的某一方面: d Density的缩写,表示密度函数。举个例子,标准正态分布x=0对应的值可以用dnorm(0)计算 p Probability的缩写...
    1. R语言中的概率密度以及分布函数

    在R中,概率函数形如:

    其第一个字母表示其所指分布的某一方面:

    d Density的缩写,表示密度函数。举个例子,标准正态分布x=0对应的值可以用dnorm(0)计算

    p Probability的缩写,表示概率函数。举个例子,标准正态分布从无负穷大到0的概率,可以用pnorm(0)计算

    q Quantile的缩写,表示分位函数。举个例子,如果知道标准正态分布从负无穷大到x的概率是0.9678,想要知道这个x的值,可以用qnorm(0.9678)计算

    例如,70%的人的年龄是多少?

    r Random的缩写,表示随机函数,用于随机生成符合正态分布的数值。举个例子,如果想随机生成10个符合标准正态分布的函数,可以用rnorm(10)来获得

    1. 概率质量(/密度)函数probability mass function

    针对离散型变量

    f(x)=P,计算变量x=某个值的概率

    p: x≤某个值的概率

    d: x=某个值的概率

    注:针对连续型变量,某一个X的变量对应的概率固定为0

    1. 累计分布函数(Cumulative Distribution Function)

    对于离散型密度函数为: = 在这里插入图片描述

    f为随机变量X的概率质量函数

    例如:掷硬币,定义X=a1时为head表示为1,X=a2时为tail表示为0

    概率质量函数为:

    f(a1)=1/2

    f(a2)-1/2

    基于概率密度函数计数:当X<=1时的概率为多少(表示要么时head,要么时tail的概率)

    F(X<=1)=1/2+1/2=1

    1. 离散变量(伯努利随机变量)分布:0-1分布

    0-1分布就是随机试验次数n=1情况下的二项分布。即只先进行一次事件试验,该事件发生的概率为p,不发生的概率为q=1-p。这是一个最简单的分布,任何一个只有两种结果的随机现象。

    类似掷硬币时,求当掷一次硬币X=1(人头朝上),或者0(人头朝下)的概率。

    f(X)=p或者1-p(X=1,或者0)

    E(X) = p

    Var(X) = (1-p)p

    1. 离散变量(n次伯努利随机变量)分布:二项分布

    二项分布即重复n次独立的伯努利试验

    在每次试验中只有两种可能的结果(因变量Y=0或者1),而且两种结果发生与否互相对立,并且相互独立,与其他各次试验结果无关,事件发生与否的概率在每一次独立试验中都保持不变,则这一系列试验总称为n重伯努利实验。

    当试验次数为1时,二项分布服从0-1分布。其概率记为p

    例如:抛了100次硬币,n=100,其中20次为正面。表示:Y=1, X=20, n=100

    可以求出(X=20,Y=1)的概率

    注:括号内是一个整体,不是求Y=1的概率,而是P(Y=1|X=20),X是n次试验之中,Y=1的次数

    不是求正面的概率,而是100次试验中20次正面的概率

    概率质量函数:在这里插入图片描述

    其中,q=1-p, 在这里插入图片描述, p=单次试验,Y=1的概率

    E(X)=np

    Var(X)=np(1-p)

    1. 二项分布(The Binomial Distribution)的R语言实现

    样本:最近120日(次),创业板股票上涨(记为Y=1)天数为40天,下跌(记为Y=0)80天。根据古典概率和0-1分布,p=40/120=0.33,即单日(1次试验)上涨的概率为33%。求未来100天(n=100),有20(X=20)日上涨(Y=1)的概率。
    在这里插入图片描述

    dbinom(20,100,0.33)

    [1] 0.001532549

    计算:X=1,2,3…100的概率(100日中有1日,2日,3日…100日上涨的各自的概率)

    dbinom(1:100,100,0.33)

    [1] 1.994892e-16 4.863666e-15 7.825421e-14
    9.346706e-13 8.838915e-12 6.893034e-11 4.559103e-10 2.610427e-09 1.314304e-08

    [10] 5.890830e-08 2.373916e-07 8.671881e-07
    2.891291e-06 8.849569e-06 2.499013e-05 6.538928e-05 1.591388e-04 3.614272e-04

    [19] 7.682811e-04 1.532549e-03 2.875571e-03
    5.085899e-03 8.495200e-03 1.342432e-02 2.010041e-02 2.855828e-02 3.855131e-02

    [28] 4.950432e-02 6.053642e-02 7.056558e-02
    7.848170e-02 8.335020e-02 8.459424e-02 8.210617e-02 7.625895e-02 6.781735e-02

    [37] 5.777743e-02 4.717960e-02 3.694201e-02
    2.774786e-02 2.000028e-02 1.383815e-02 9.193409e-03 5.865943e-03 3.595444e-03

    [46] 2.117369e-03 1.198206e-03 6.516364e-04
    3.406056e-04 1.711162e-04 8.262853e-05 3.834969e-05 1.710671e-05 7.333472e-06

    [55] 3.020953e-06 1.195660e-06 4.545948e-07
    1.659985e-07 5.820235e-08 1.958900e-08 6.326762e-09 1.960169e-09 5.823389e-10

    [64] 1.658199e-10 4.523399e-11 1.181485e-11
    2.953054e-12 7.058552e-13 1.612336e-13 3.516887e-14 7.319147e-15 1.451995e-15

    [73] 2.743086e-16 4.929588e-17 8.417087e-18
    1.363727e-18 2.093568e-19 3.040601e-20 4.170558e-21 5.392157e-22 6.557626e-23

    [82] 7.483858e-24 7.993907e-25 7.968340e-26
    7.387680e-27 6.346584e-28 5.030231e-29 3.660056e-30 2.430626e-31 1.463213e-32

    [91] 7.919635e-34 3.815918e-35 1.616759e-36
    5.929998e-38 1.844681e-39 4.732158e-41 9.611399e-43 1.449175e-44 1.441965e-46

    [100]
    7.102218e-49

    plot(dbinom(1:100,100,0.33))

    在这里插入图片描述

    1. 二项分布累计分布结果

    例如求:未来100日内,(X<=30)创业板指数上涨的概率

    用相加的方法(P(X=1)+P(X=2)+…+P(X=30))J计算二项分布累计分布函数的结果

    sum(dbinom(1:30,100,0.33))

    [1]
    0.300622


    或者直接用概率函数计算:

    pbinom(30,100,0.33)

    [1]
    0.300622 约等于30%

    应用:P(X>30)≈70%,即预测上涨天数>30天的概率有70%,如果发现前70天上涨天数较少,那么后30天上涨的概率就会很大。

    展开全文
  • 估计概率密度函数——R语言学习笔记 参数法 正态分布 方法1: fit.normal <- fitdist(data_tmp$VE,"norm") summary(fit.normal) 方法2: fit.normal_b<-Bnormal(data_tmp$VE, priors=list(muMean=13.651040, ...

    估计概率密度函数

    一、参数法

    1、正态分布

    方法1:

    fit.normal <- fitdist(data_tmp$VE,"norm")
    summary(fit.normal)
    

    方法2:

    fit.normal_b<-Bnormal(data_tmp$VE, priors=list(muMean=13.651040, muSD=3.998584))
    summary(fit.normal_b)
    

    2、伽马分布

    方法1:

    fit.gamma <- fitdist(data_tmp$VA, distr = "gamma", method = "mle")
    summary(fit.gamma)
    

    方法2:

    mcmc <- function(y, iter, sigma.rw, lambda.alpha, lambda.beta, nu.alpha, nu.beta) {
      
      # find n from the data (ie the number of observations)
      n <- length(y)
      
      # compute the sum of the observations and the sum of the log of the observations
      sum.y <- sum(y)
      sum.log.y <- sum(log(y))
      
      # first create a table which will store the samples; first column will be alpha, second will be beta
      out <- matrix(NA, nrow=iter, ncol=2)
      
      # initial values
      alpha.cur <- 1
      beta.cur <- 1
      out[1,] <- c(alpha.cur, beta.cur)
      
      # mcmc loop starts here
      for (i in 2:iter) {
        
        ###############
        # update alpha (assume beta is fixed)
        ###############
        
        # propose a new value for alpha
        alpha.can <- rnorm(1, alpha.cur, sigma.rw)
        
        # if it is negative reject straight away else compute the M-H ratio
        if (alpha.can > 0) {
          
          # evaluate the loglikelihood at the current values of alpha.
          loglik.cur <- n*alpha.cur*log(beta.cur) - n*lgamma(alpha.cur) + (alpha.cur-1)*sum.log.y 
          
          # compute the log-likelihood at the candidate value of alpha
          loglik.can <- n*alpha.can*log(beta.cur) - n*lgamma(alpha.can) + (alpha.can-1)*sum.log.y 
          
          
          # log prior densities
          log.prior.alpha.cur <- log.gamma.density(alpha.cur, lambda.alpha, nu.alpha)
          log.prior.alpha.can <- log.gamma.density(alpha.can, lambda.alpha, nu.alpha)
          
          logpi.cur <- loglik.cur + log.prior.alpha.cur
          logpi.can <- loglik.can + log.prior.alpha.can
          
          # M-H ratio
          
          # draw from a U(0,1)
          u <- runif(1)
          
          if (log(u) < logpi.can - logpi.cur) {
            alpha.cur <- alpha.can
          }
        }
        
        ###############
        # update beta
        ###############
        
        beta.cur <- rgamma(1, alpha.cur*n + lambda.beta, rate = sum.y + nu.beta)  
        
        # store the samples
        out[i,] <- c(alpha.cur, beta.cur)
        
      }
      
      return(out)
    }
    res <- mcmc(y = data_tmp$VA, iter = 10000, sigma.rw = 1, lambda.alpha = 1, lambda.beta = 1, nu.alpha = 1e-4, nu.beta = 1e-4)
    res <- res[-c(1:1000),]
    mean(res[,1])
    mean(res[,2])
    sd(res[,1])
    sd(res[,2])
    

    3、贝塔分布

    方法1:

    fit.beta <- fitdist(data_tmp$VA, distr = "beta", method="mle")
    summary(fit.beta)
    

    方法2:

    library("LearnBayes")
    library(Lahman)
    findBeta <- function(quantile1,quantile2,quantile3)
    {
      # find the quantiles specified by quantile1 and quantile2 and quantile3
      quantile1_p <- quantile1[[1]]; quantile1_q <- quantile1[[2]]
      quantile2_p <- quantile2[[1]]; quantile2_q <- quantile2[[2]]
      quantile3_p <- quantile3[[1]]; quantile3_q <- quantile3[[2]]
      
      # find the beta prior using quantile1 and quantile2
      priorA <- beta.select(quantile1,quantile2)
      priorA_a <- priorA[1]; priorA_b <- priorA[2]
      
      # find the beta prior using quantile1 and quantile3
      priorB <- beta.select(quantile1,quantile3)
      priorB_a <- priorB[1]; priorB_b <- priorB[2]
      
      # find the best possible beta prior
      diff_a <- abs(priorA_a - priorB_a); diff_b <- abs(priorB_b - priorB_b)
      step_a <- diff_a / 100; step_b <- diff_b / 100
      if (priorA_a < priorB_a) { start_a <- priorA_a; end_a <- priorB_a }
      else                     { start_a <- priorB_a; end_a <- priorA_a }
      if (priorA_b < priorB_b) { start_b <- priorA_b; end_b <- priorB_b }
      else                     { start_b <- priorB_b; end_b <- priorA_b }
      steps_a <- seq(from=start_a, to=end_a, length.out=1000)
      steps_b <- seq(from=start_b, to=end_b, length.out=1000)
      max_error <- 10000000000000000000
      best_a <- 0; best_b <- 0
      for (a in steps_a)
      {
        for (b in steps_b)
        {
          # priorC is beta(a,b)
          # find the quantile1_q, quantile2_q, quantile3_q quantiles of priorC:
          priorC_q1 <- qbeta(c(quantile1_p), a, b)
          priorC_q2 <- qbeta(c(quantile2_p), a, b)
          priorC_q3 <- qbeta(c(quantile3_p), a, b)
          priorC_error <- abs(priorC_q1-quantile1_q) +
            abs(priorC_q2-quantile2_q) +
            abs(priorC_q3-quantile3_q)
          if (priorC_error < max_error)
          {
            max_error <- priorC_error; best_a <- a; best_b <- b
          }
        }
      }
      print(paste("The best beta prior has a=",best_a,"b=",best_b))
    }
    quantile1 <- list(p=0.5, x=median(data_tmp$VA)) 
    x1<-quantile(data_tmp$VA,probs = 0.8)
    x2<-quantile(data_tmp$VA,probs = 0.2)
    quantile2 <- list(p=0.8,x=x1) 
    quantile3 <- list(p=0.2,x=x2)
    findBeta(quantile1,quantile2,quantile3)
    

    二、非参数法

    1、直方图法

    a1<-ggplot(data_tmp, aes(x=VA)) + 
      geom_histogram(binwidth=0.005,aes(y=..density..),colour="black",fill="white")+
      geom_density(alpha=.3,col='red') +
      theme_classic()+
      annotate('text', x = 0.8, y = 8, 
               label = "Delta ==0.005 ",parse = TRUE,size=4) 
    a2<-ggplot(data_tmp, aes(x=VA)) + 
     geom_histogram(binwidth=0.02,aes(y=..density..),colour="black",fill="white")+
      geom_density(alpha=.3,col='red') +
      theme_classic()+
      annotate('text', x = 0.8, y = 3.8, 
               label = "Delta ==0.02 ",parse = TRUE,size=4) 
    a3<-ggplot(data_tmp, aes(x=VA)) + 
      geom_histogram(binwidth=0.15,aes(y=..density..),colour="black",fill="white")+
      geom_density(alpha=.3,col='red') +
      theme_classic()+
      annotate('text', x = 0.8, y = 3.8, 
               label = "Delta ==0.15 ",parse = TRUE,size=4)   
    abc<-grid.arrange(a1,a2,a3,
                      ncol=1,nrow=3,
                      as.table=TRUE)                  
    

    左边半个图
    只画下左边半个图

    2、Kernel

    png(file = "kernel.png",width = 1080, height = 1080, units = "px")
    par(mfrow=c(1,2))
    plot(density(data_tmp$VA,bw = 0.005, kernel = "gaussian"),col="red",main="Kernel Estimation",xlab="VA")
    lines(density(data_tmp$VA,bw = 0.01, kernel = "gaussian"),col="blue")
    lines(density(data_tmp$VA,bw = 0.05, kernel = "gaussian"),col="green")
    rug(data_tmp$VA)
    legend("topright", legend=c("bw=0.005", "bw=0.01","bw=0.05"),
           col=c("red", "blue","green"), lty=1:1, cex=0.7)
    

    左边半个图
    只画下左边半个图

    3、KNN

    library( basicTrendline)
    dk_a=function(A,x,k){
      na=nrow(A)
      or=1:na
      dis=NULL
      for(i in 1:na)
      {dis=c(dis,(abs(x-A[i,279])))}
      disnew=sort(dis)
      dk=disnew[k]
      return(dk)
    }
    knear_a=function(A,x,k){
      knear=c()
      for(i in 1:nrow(A)){
        knear[i]=(k-1)/(2*nrow(A)*dk_a(A,x[i],k))}
      knear}
    set.seed(123)
    data_k<-data_tmp[sample(1:nrow(data_tmp),5000),]
    VA<-sort(data_k$VA)
    k1<-knear_a(data_k,VA,100)
    k2<-knear_a(data_k,VA,500)
    k3<-knear_a(data_k,VA,800)
    k4<-knear_a(data_k,VA,1000)
    par(mfrow=c(2,2))
    plot(VA,k1,type="l",xlab="VA",ylab="Density",main='k=100')
    plot(VA,k2,type="l",xlab="VA",ylab="Density",main='k=500')
    plot(VA,k3,type="l",xlab="VA",ylab="Density",main='k=800')
    plot(VA,k4,type="l",xlab="VA",ylab="Density",main='k=1000')
    

    在这里插入图片描述

    展开全文
  • R中主要的循环函数(loop functions)有 lapply( )、sapply( )、apply( )、tapply( ) 和 mapply( )。lapply( )lapply( )对列表每个元素,包括各种类型的对象(向量、矩阵、数据框等),运用函数,返回一个新的列表。...
  • R语言中之分布函数

    万次阅读 2017-08-11 23:50:20
    R语言中提供了四类有关统计分布的函数,以下函数和相应前缀: 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) 下表分布函数表,加上不同的前缀表示不同的含义: 分布函数 ...
  • r语言中 密度图You can create a density plot in R using ggplot2. For plotting using ggplot2, you have to use the function geom_density(). Let’s see how it works in this tutorial. 您可以使用ggplot2R...
  • 假设概率密度函数为: 思路: 首先产生-1到1之间的均匀分布随机数x,和0到1之间的均匀分布随机数y。 如果y<f(x),则x是符合该概率密度的随机数,否则,重复上述操作。 用r语言生成100个随机数程序如下:...
  • 随机数产生的问题 问: set.seed设置了种子,但是每次产生的随机数还是不同?  解答: set.seed()只对运行该命令后的第一次随机产生结果有效。 [plain]   view plain   copy   print ? > set.seed(13)  > ...
  • 我的文章,有关于逆变换法生成随机变量的。但是,关于逆变量法还有一种应用,就是根据密度函数生成随机变量。 我们以下面的密度函数为例子: f(x)=52∗e[−52(x−2)],x≥2 f(x)=\frac{5}{2}*e[-\frac{5}{2}(x-2)...
  • 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...
  • R语言中的常用函数

    千次阅读 多人点赞 2017-03-22 13:24:42
    语言的数学运算和一些简单的函数整理如下: 向量可以进行那些常规的算术运算,不同长度的向量可以相加,这种情况下最短的向量将被循环使用。   改变编译环境的语言(英语) Sys.setenv(LANGUAGE="en") ...
  • R语言中rnorm函数

    万次阅读 2018-08-30 18:56:36
    n 产生随机值个数(长度),mean 是平均数, sd 是标准差 。 使用该函数的时候后,一般要赋予它 3个值. rnorm() 函数会随机正态分布,然后随机抽样 或者取值 n 次, &gt;rnorm(5,0,1) 以N(0,1)的...
  • 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,另外各种概率分布前加r表示产生随机序列 (R这种直接分布前面加前缀的语法太难读了,pt() 误以为还是一个...
  • R语言密度

    2021-01-07 14:01:49
    核密度图 ...核密度估计(kernel density estimation)是概率论用来估计未知的密度函数,属于非参数检验方法之一,由Rosenblatt (1955)和Emanuel Parzen (1962)提出,又名Parzen窗(Parzen windo
  • R语言数据挖掘常用函数

    千次阅读 2014-04-15 22:21:28
    R语言之常用函数集合 下面列出了可用于数据挖掘的R包和函数的集合。其中一些不是专门为了数据挖掘而开发,但数据挖掘过程这些包能帮我们不少忙,所以也包含进来。 1、聚类 常用的包: fpc,...
  • 全文共2286字,预计学习时长9分钟图源:dayliscrawl作为数据分析对外输出的关键环节,可视化技术可是数据科学家的必备...加载数据集和快速浏览数据简单起见,使用可从scikit-learn库加载的Iris数据集,输入以下代...
  • R:多元正态密度函数计算

    千次阅读 2020-03-18 17:00:21
    R中计算多元正态密度函数可以使用mvtnorm包中的dmvnorm函数。 dvnorm(x,mu,sigma,log=T/F) x服从多元正态分布的随机向量 mu和sigma分别多元正态均值和协方差阵(可以是对角阵或者非对角阵) log=T时,对密度取...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 10,235
精华内容 4,094
关键字:

在r语言中密度函数为