R语言超几何分布函数的应用与实例
超几何分布是概率论中一种离散型概率分布,用于描述从有限总体中抽取固定数量的样本时成功事件的数量。在R语言中,我们可以使用dhyper、phyper、qhyper和rhyper等函数来计算超几何分布的概率密度、累积分布、分位数和生成随机样本。本文将介绍超几何分布的基本概念,并提供一些实际应用示例及相应的R代码。
超几何分布的定义如下:假设总体中有N个元素,其中包含M个成功元素。从这个总体中抽取n个元素,成功元素的数量X就服从超几何分布。超几何分布的概率质量函数可以表示为:
P(X = k) = (M choose k) * ((N - M) choose (n - k)) / (N choose n)
其中,(a choose b)表示从a个元素中选择b个元素的组合数。
下面我们来看一个实际的例子:假设一个扑克牌游戏中有52张牌,其中有4张A牌。如果我们从中随机抽取5张牌,那么成功事件就是抽到A牌的数量。我们可以使用R语言来计算相应的概率。
首先,我们需要定义总体大小N、成功元素数量M和抽样数量n,以及成功事件的数量k。在这个例子中,N=52,M=4,n=5。
N <- 52 # 总体大小
M <- 4 # 成功元素数量
n <- 5 # 抽样数量
k <- 0:5 # 成功事件的数量
# 计算超几何分布的概率质量函数
prob <- dhyper(k, m=M, n=N-M, k=n)
# 输出结果
res
本文介绍了R语言中处理超几何分布的方法,包括计算概率、累积分布和分位数。通过扑克牌游戏示例,阐述了超几何分布的概念,并展示了如何在质量控制和人口统计学等领域应用超几何分布进行统计分析。
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