(R语言)概率分布

来源:互联网 发布:php 扩展开发 编辑:程序博客网 时间:2024/05/31 19:13

8.1 R是一个统计表集合(略读)

R提供了一套完整的统计表集合。函数可以对累积分布函数P(X<=x),概率密度函数,分位函数(对给定的q,求满足P(X<=x) > q的最小x)求值,并根据分布进行模拟。

对于所给的名称,加前缀'd'代表密度(density),'p'代表CDF,'q'代表分位函数,'r'代表模拟(随即散布)。这几类函数的第一个参数是有规律的,形为dxxx的函数为x,pxxx的函数为q,qxxx的函数为p,rxxx的函数为n(rhyper和rwilcox是特例,他们的第一个参数为nn)。目前为止,非中心参数(non-centrality parameter)仅对CDF和少数几个其他函数有效,细节请参考在线帮助。
所有pxxx和qxxx的函数都具有逻辑参数lower.tail和log.p,而所有的dxxx函数都有参数log,这个是我们可以直接通过
- pxxx(t, ..., lower.tail = FALSE, log.p = TRUE)
获取,比如说,累积失效函数(cumulative/integrated hazard function),H(t) =-log(1-F(t)),以及更精确的对数似然(通过dxxx(..., log = TRUE))。
此外,对于来自正态分布,具有学生化样本区间的分布还有ptukey和qtukey这样的函数。下面是一些例子
> ## 2-tailed p-value for t distribution
> 2*pt(-2.43, df = 13)
> ## upper 1% point for an F(2, 7) distribution
> qf(0.99, 2, 7)

8.2 检测数据集的分布

函数summaryfivenum这两个函数可以给出摘要,后者只给出数值;
函数stem可以将数值统计结果以类似直方图的方式显示出来;
函数hist()可以绘制直方图;
函数density和line可以获得更漂亮的密度图;
功能包fun中的ecdf函数能绘制经验累积分布函数;
还可以进行拟合正态分布,覆盖拟合CDF
还可以绘制Quantile-quantile (Q-Q)图有助于我们更细致的检测其分布形态;

8.3 单样本和两样本检验(略读)

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