distributions3：概率分布的通用函数接口

distributions3：概率分布的通用函数接口

distributions3 Probability Distributions as S3 Objects 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/di/distributions3

项目介绍

distributions3 是一个在 R 语言中提供的概率分布库，它受 JuliaStats 的 Distributions.jl 包的启发而开发。这个项目的目标是创建一个通用的函数接口，以方便地在 R 中处理各种概率分布。distributions3 的设计思想非常明确：一方面，它旨在替代 rnorm()、pnorm() 等一系列函数，为分布对象提供 S3 方法；另一方面，它力求在文档上做到极致，使得即使是统计学初学者也能够轻松上手。

项目技术分析

distributions3 通过提供一系列通用的方法，使得用户可以方便地操作概率分布。这些方法包括：

• random(): 从分布中抽取样本。
• pdf(): 在给定点处评估概率密度（或质量）。
• cdf(): 评估到给定点为止的累积概率。
• quantile(): 确定给定概率的分位数。它是 cdf() 的反函数。

此外，distributions3 还提供了易于理解的文档和示例，使得即使是初学者也能快速掌握其使用方法。

安装

用户可以通过以下 R 代码安装 distributions3：

install.packages("distributions3")

若要安装开发版本，可以使用以下命令：

install.packages("devtools")
devtools::install_github("alexpghayes/distributions3")

基本用法

以下是 distributions3 的基本使用示例：

library("distributions3")

X <- Bernoulli(0.1)

random(X, 10)
# 输出: [1] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

pdf(X, 1)
# 输出: [1] 0.1

cdf(X, 0)
# 输出: [1] 0.9

quantile(X, 0.5)
# 输出: [1] 0

需要注意的是，quantile() 函数始终返回下尾概率。如果不清楚这意味着什么，请阅读 vignette("one-sample-z-confidence-interval") 的最后几段，并查看相关图表。

项目及技术应用场景

distributions3 适用于各种需要处理概率分布的统计分析和数据科学项目。以下是几个具体的应用场景：

1. 数据分析与可视化：使用 distributions3 可以更容易地理解和展示数据分布的特性，如概率密度函数和累积分布函数。
2. 概率模型构建：在构建统计模型时，可以通过 distributions3 提供的方法来定义和使用概率分布。
3. 统计教学：由于其友好的文档和易于理解的方法，distributions3 非常适合用于统计学初学者的教学。

项目特点

distributions3 的主要特点如下：

• 通用函数接口：提供了一系列通用方法，使得操作概率分布更为简便。
• 易于文档：项目提供了详尽的文档，使得即使是统计学初学者也能快速上手。
• 兼容性：与 R 语言的其他统计和数据处理库兼容，易于集成到现有的工作流程中。
• 开源性：distributions3 是开源的，这意味着用户可以自由地查看、修改和分发它。

总结来说，distributions3 是一个功能强大且易于使用的概率分布库，它为 R 语言的用户提供了一个统一的接口，以处理各种概率分布问题。无论是进行数据分析、模型构建还是教学，distributions3 都是一个值得推荐的开源项目。

distributions3 Probability Distributions as S3 Objects 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/di/distributions3