2.2 R常用函数及其应用
Function_name ( variable1, variable2, variable3 ···)
2.2.3 概率函数
在R中，概率函数形如：
[dpqr]distribution_abbrevation()
其中第一个字母表示所指分布的某一方面：
-
d：密度函数（density） -
p：累积概率函数（probability）或分布函数（distribution function） -
q：分位数函数（quantile function） -
r：生成随机数（随机偏差）
常用的概率函数和缩写如下：
- Beta分布：
beta - Logistic分布：
logis - 二项分布：
binom - 多项分布：
multinorm - 柯西分布：
cauchy - 负二项分布：
nbinorm - （非中心）卡方分布：
chisq - 正态分布：
norm - 指数分布：
exp - 泊松分布：
pois -
F分布：
f - Wilcoxon符号秩分布：
signrank - Gamma分布：
gamma - 几何分布：
geom - 均匀分布：
unif - 超几何分布：
hyper - Weibull分布：
weibull - 对数正态分布：
lnorm - Wilcoxon秩和分布：
wilcox
正态分布为例：
- 密度函数
dnorm - 分布函数
pnorm - 分位数函数
qnorm - 随机数生成函数
rnorm
# 生成标准正态分布概率密度函数
> x <- pretty(c(-3,3), 30)
> y <- dnorm(x)
> plot(x,y,type = "l", xlab = "NormalDeviate", ylab = "Density", yaxs="i")
# 位于Z=1.96左侧的标准正态曲线下方面积
> pnorm(1.96)
[1] 0.9750021
# 标准正态分布的0.975分为点值
> qnorm(0.975)
[1] 1.959964
# 均值为500，标准差为100的正态分布的0.9分为点值
> qnorm(0.9, mean=500, sd=100)
[1] 628.1552
# 生成50个均值为50，标准差为10的正态随机数
> rnorm(50,mean=50, sd=10)
[1] 45.95335 52.96136 45.23490 45.27238 60.44679 45.72037 35.43949 40.60437 23.97186
[10] 37.03558 40.75606 49.99474 56.96719 47.85945 40.71883 36.17700 50.74595 34.62772
[19] 55.70954 53.82069 54.02681 40.26616 52.72223 54.65147 52.03555 43.01349 40.81909
[28] 37.53350 57.04952 31.28273 41.21898 54.34260 55.24203 56.23176 48.10914 45.37195
[37] 50.25573 44.72628 47.93960 60.67139 59.57135 59.45754 49.89695 59.73669 55.77496
[46] 52.47464 55.03221 43.76932 37.60302 52.89663
标准正态分布概率密度函数
