R语言 教程
- 第1节:R语言 概述
- 第2节:R语言 环境设置
- 第3节:R语言 基本语法
- 第4节:R语言 数据类型
- 第5节:R语言 变量
- 第6节:R语言 运算符
- 第7节:R语言 决策
- 第8节:R语言 包
- 第9节:R语言 循环
- 第10节:R语言 数据重塑
- 第11节:R语言 函数
- 第12节:R语言 字符串
- 第13节:R语言 向量
- 第14节:R语言 列表
- 第15节:R语言 矩阵
- 第16节:R语言 数组
- 第17节:R语言 因子
- 第18节:R语言 数据帧
- 第19节:R语言 条形图
- 第20节:R语言 箱线图
- 第21节:R语言 直方图
- 第22节:R语言 折线图
- 第23节:R语言 散点图
- 第24节:R语言 饼状图
- 第25节:R语言 CSV文件
- 第26节:R语言 Excel文件
- 第27节:R语言 二进制文件
- 第28节:R语言 XML文件
- 第29节:R语言 JSON文件
- 第30节:R语言 Web数据
- 第31节:R语言 数据库
- 第32节:R语言 平均值,中位数和模式
- 第33节:R语言 线性回归
- 第34节:R语言 多重回归
- 第35节:R语言 逻辑回归
- 第36节:R语言 标准分布
- 第37节:R语言 二项分布
- 第38节:R语言 泊松回归
- 第39节:R语言 协方差分析
- 第40节:R语言 时间序列分析
- 第41节:R语言 非线性最小二乘
- 第42节:R语言 决策树
- 第43节:R语言 随机森林算法
- 第44节:R语言 生存分析
- 第45节:R语言 卡方检验
R语言 标准分布
在来自独立源的数据的随机集合中,通常观察到数据的分布是正常的。 这意味着,在绘制水平轴上的变量值和垂直轴上的值的计数的图形时,我们得到钟形曲线。 曲线的中心表示数据集的平均值。 在图中,50%的值位于平均值的左侧,另外50%位于图表的右侧。 这在统计学中被称为正态分布。
R语言有四个内置函数来产生正态分布。 它们描述如下。
dnorm(x, mean, sd)
pnorm(x, mean, sd)
qnorm(p, mean, sd)
rnorm(n, mean, sd)
以下是在上述功能中使用的参数的描述 -
- x是数字的向量。
- p是概率的向量。
- n是观察的数量(样本大小)。
- mean是样本数据的平均值。 它的默认值为零。
- sd是标准偏差。 它的默认值为1。
dnorm()
该函数给出给定平均值和标准偏差在每个点的概率分布的高度。
# Create a sequence of numbers between -10 and 10 incrementing by 0.1.
x <- seq(-10, 10, by = .1)
# Choose the mean as 2.5 and standard deviation as 0.5.
y <- dnorm(x, mean = 2.5, sd = 0.5)
# Give the chart file a name.
png(file = "dnorm.png")
plot(x,y)
# Save the file.
dev.off()
pnorm()
该函数给出正态分布随机数的概率小于给定数的值。 它也被称为“累积分布函数”。
# Create a sequence of numbers between -10 and 10 incrementing by 0.2.
x <- seq(-10,10,by = .2)
# Choose the mean as 2.5 and standard deviation as 2.
y <- pnorm(x, mean = 2.5, sd = 2)
# Give the chart file a name.
png(file = "pnorm.png")
# Plot the graph.
plot(x,y)
# Save the file.
dev.off()
qnorm()
该函数采用概率值,并给出累积值与概率值匹配的数字。
# Create a sequence of probability values incrementing by 0.02.
x <- seq(0, 1, by = 0.02)
# Choose the mean as 2 and standard deviation as 3.
y <- qnorm(x, mean = 2, sd = 3)
# Give the chart file a name.
png(file = "qnorm.png")
# Plot the graph.
plot(x,y)
# Save the file.
dev.off()
RNORM()
此函数用于生成分布正常的随机数。 它将样本大小作为输入,并生成许多随机数。 我们绘制一个直方图来显示生成的数字的分布。
# Create a sample of 50 numbers which are normally distributed.
y <- rnorm(50)
# Give the chart file a name.
png(file = "rnorm.png")
# Plot the histogram for this sample.
hist(y, main = "Normal DIstribution")
# Save the file.
dev.off()