R语言的常用统计分布函数

最新推荐文章于 2023-10-07 02:24:35 发布

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文章标签： r语言开发语言 R语言

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本文介绍了R语言中常用的一些统计分布函数，包括正态分布、t分布、卡方分布和F分布，涵盖了概率密度函数、累积分布函数以及随机变量生成的操作，并给出了相应的示例代码，帮助用户在R中进行概率统计分析。

R语言的常用统计分布函数

R语言是一种流行的统计分析和数据可视化的编程语言。它提供了许多用于处理和分析数据的内置函数和包。在统计学中，我们经常需要计算各种概率分布的概率密度函数（Probability Density Function，PDF）、累积分布函数（Cumulative Distribution Function，CDF）、随机变量的生成以及分布的拟合等操作。以下是一些常见的概率分布函数及其在R语言中的应用。

正态分布（Normal Distribution）
正态分布是统计学中最常用的概率分布之一。在R语言中，我们可以使用以下函数进行正态分布操作：

dnorm(x, mean, sd): 计算给定均值（mean）和标准差（sd）下给定值（x）的概率密度函数值。
pnorm(q, mean, sd): 计算给定均值（mean）和标准差（sd）下给定值（q）的累积分布函数值。
rnorm(n, mean, sd): 生成服从给定均值（mean）和标准差（sd）的正态分布随机变量的样本，样本数量为n。

示例代码：

# 计算正态分布概率密度函数值
dnorm(2, mean = 0, sd = 1)

# 计算正态分布累积分布函数值
pnorm(2, mean = 0, sd = 1)

# 生成服从正态分布的样本
rnorm(100, mean = 0, sd = 1)

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