R语言绘图及检验——正态分布曲线

最新推荐文章于 2024-11-04 22:19:02 发布

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#统计学 #数据分析 #R

本文详细介绍了如何使用R语言绘制不同参数的正态分布曲线，并进行了分布检验，包括dnorm、rnorm、pnorm函数的使用，以及Shapiro-Wilk检验法判断数据是否符合正态分布。

正态分布曲线

如果连续型随机变量X的概率密度函数
具有如下形式：

则称X服从均值为μ，方差为σ^2的正态分布。

图一

画出在-5-5区间，随机变量X服从N(0,1)的概率密度函数曲线
知识点说明： dnorm()是正态分布的概率密度函数 rnorm是生成正态分布的随机数 pnorm是分布函数

> x<-seq(-5,5,length.out=100)
> y<-dnorm(x,0,1)
> plot(x,y,type="l")

注释：：生成-5到5区间，等间隔距离共100个点，dnorm()是R生成正态分布的概率密度函数，type="l"表示的是划线，最后得到的图形如下：

图二

在一幅图中，分别画出在-5,5区间，随机变量服从N（0,0.5）， N（0,1），N（0,2）的概率密度曲线。

> x<-seq(-5,5,length.out=100)
> plot(x,dnorm(x,0,0.5),type="l")
> lines(x,dnorm(x,0,1))
> lines(x,dnorm(x,0,2))

注释：lines是在原图的基础上添加，生成的结果图如下所示：

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