logo

Посібник із dnorm, pnorm, rnorm і qnorm у R

У цій статті ми розглянемо посібник із методів dnorm, pnorm, qnorm і rnorm нормальний розподіл в Мова програмування R .

функція dnorm

Ця функція повертає значення функції щільності ймовірності (pdf) нормального розподілу з певною випадковою змінною x, середнім μ сукупності та стандартним відхиленням сукупності σ.



Синтаксис; dnorm(x, середнє, sd)

Параметри:

  • x: вектор квантилів.
  • середнє: вектор середніх.
  • sd: векторне стандартне відхилення.

приклад:



У цьому прикладі ми знайдемо значення стандартного нормального розподілу pdf при x=1 за допомогою функції dnorm() у R.

файли Linux

Р






dnorm>(x=1, mean=0, sd=1)>

>

>

Вихід:

sql count distinct
[1] 0.2419707>

функція pnorm

Ця функція повертає значення кумулятивної функції щільності (cdf) нормального розподілу з певною випадковою змінною q, середнім μ сукупності та стандартним відхиленням сукупності σ.

Синтаксис: pnorm(q, середнє, sd,lower.tail)

Параметри:

  • q: Це вектор квантилів.
  • середнє: вектор середніх.
  • sd: векторне стандартне відхилення.
  • нижній хвіст: це логічно; якщо TRUE (за замовчуванням), ймовірності – інакше

приклад: У цьому прикладі ми будемо обчислювати відсоток учнів у цій школі, які мають зріст понад 75 дюймів, серед чоловіків у певній школі зазвичай розподіляється із середнім значенням μ=70 дюймів і стандартним відхиленням σ=3 дюйми за допомогою функція pnorm() у R.

Р




алгоритм бінарного пошуку
pnorm>(75, mean=70, sd=3, lower.tail=>FALSE>)>

>

>

Вихід:

[1] 0.04779035>

У цій школі 4,779% чоловіків вищі за 75 дюймів.

функція qnorm

Ця функція повертає значення оберненої кумулятивної функції щільності (cdf) нормального розподілу з певною випадковою змінною p, середнім μ сукупності та стандартним відхиленням сукупності σ.

Синтаксис: qnorm(p, середнє = 0, sd = 0, lower.tail = TRUE)

Параметри:

  • p: Він представляє рівень значущості, який буде використовуватися
  • середнє: вектор середніх.
  • sd: векторне стандартне відхилення.
  • lower.tail = TRUE: тоді повертається ймовірність ліворуч від p у нормальному розподілі.

приклад:

У цьому прикладі ми обчислюємо Z-оцінку 95-го квантиля стандартного нормального розподілу за допомогою функції qnorm() у R.

Р




isletter java

qnorm>(.95, mean=0, sd=1)>

>

>

Вихід:

[1] 1.644854>

функція rnorm

Ця функція генерує вектор нормально розподілених випадкових змінних із заданою довжиною вектора n, середнім μ і стандартним відхиленням сукупності σ.

Синтаксис: rnorm(n, середнє, sd)

Параметри:

  • n: кількість наборів даних для моделювання
  • середнє: вектор середніх.
  • sd: векторне стандартне відхилення.

приклад: У цьому прикладі за допомогою функції rnorm() ми генеруємо вектор із 10 випадкових змінних із нормальним розподілом із середнім значенням=10 і sd=2.

є зразковими прикладами

Р




rnorm>(10, mean = 10, sd = 2)>

>

>

Вихід:

[1] 10,886837 9,678975 12,668778 10,391915 7,021026 10,697684 9,340888 6,896892 12,067081 11,049609