R语言实战：探索几何分布函数

R语言实战：探索几何分布函数

在数据分析和统计学中，我们经常会遇到需要进行概率和分布计算的情况。R语言作为一种功能强大的编程语言，在这方面提供了许多有用的功能和包。本文将重点介绍R语言中的几何分布函数（Geometric Distribution），并为你展示如何在实际应用中使用它。

什么是几何分布函数？

几何分布是一种离散概率分布，描述了在进行一系列独立的伯努利试验中，首次成功所需的试验次数。简单来说，几何分布函数可以用来回答以下问题：“在n次独立的实验中，第一次成功的概率是多少？” 。

几何分布函数具有以下特点：

• 每次试验的结果只有两种可能性，成功或失败。
• 每次试验之间相互独立，即前一次的结果不会影响后一次的结果。
• 成功的概率在每次试验中保持不变。

在R语言中，我们可以使用dgeom()函数来计算几何分布的概率质量函数（Probability Mass Function, PMF），pgeom()函数来计算累积分布函数（Cumulative Distribution Function, CDF），qgeom()函数来计算分位点（Quantile），rgeom()函数来生成服从几何分布的随机数。

几何分布实战示例

假设我们正在研究某个新产品的用户购买行为，并且想要了解用户在网站上首次点击广告的次数分布情况。假设点击广告的概率为0.2，我们希望回答以下问题：

1. 用户首次点击广告