R语言实战：累积分布函数的计算与绘制

最新推荐文章于 2025-06-07 11:07:50 发布

BitSlinger

最新推荐文章于 2025-06-07 11:07:50 发布

阅读量966

点赞数 1

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签： r语言开发语言 R语言

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/BitSlinger/article/details/132349960

100 篇文章 ¥59.90 ¥99.00

订阅专栏

本文详细介绍了如何使用R语言计算和绘制累积分布函数（CDF），以标准正态分布为例，通过生成随机样本，利用R内置函数进行CDF计算和图像绘制，并展示了如何使用CDF计算概率。

R语言实战：累积分布函数的计算与绘制

在数据分析和统计建模中，累积分布函数（Cumulative Distribution Function，简称CDF）是一个重要的概念。它描述了一个随机变量的取值小于或等于某个给定值的概率。在R语言中，我们可以使用不同的函数来计算和绘制累积分布函数。

本文将通过详细介绍使用R语言进行CDF计算和绘制的实战示例，帮助读者更好地理解和应用累积分布函数。

首先，我们需要明确一个随机变量的概率分布。这里以标准正态分布为例，假设我们有一组服从标准正态分布的随机样本。

# 生成一组标准正态分布的随机样本
set.seed(123)
sample <- rnorm(1000)

# 对样本进行排序
sorted_sample <- sort(sample)

以上代码中，我们使用rnorm函数生成了一组1000个标准正态分布的随机样本，并使用sort函数对样本进行排序，以便后续计算和绘制CDF。

接下来，我们可以使用ecdf函数计算CDF并进行绘制。

# 计算CDF
cdf <- ecdf(sorted_sample)

# 绘制CDF曲线
plot(cdf, main="累积分布函数", xlab="随机变量的取值", ylab="概率", xlim=c(-4, 4), ylim=c(0, 1), col="blue")

以上代码中，我们使用ec

了解本专栏