2.2 R常用函数及其应用

Function_name ( variable1, variable2, variable3 ···)

2.2.3 概率函数

在R中，概率函数形如：
[dpqr]distribution_abbrevation()

其中第一个字母表示所指分布的某一方面：

• d：密度函数（density）
• p：累积概率函数（probability）或分布函数（distribution function）
• q：分位数函数（quantile function）
• r：生成随机数（随机偏差）

常用的概率函数和缩写如下：

• Beta分布：beta
• Logistic分布：logis
• 二项分布：binom
• 多项分布：multinorm
• 柯西分布：cauchy
• 负二项分布：nbinorm
• （非中心）卡方分布：chisq
• 正态分布：norm
• 指数分布：exp
• 泊松分布：pois
• F分布：f
• Wilcoxon符号秩分布：signrank
• Gamma分布：gamma
• 几何分布：geom
• 均匀分布：unif
• 超几何分布：hyper
• Weibull分布：weibull
• 对数正态分布：lnorm
• Wilcoxon秩和分布：wilcox

正态分布为例：

• 密度函数dnorm
• 分布函数pnorm
• 分位数函数qnorm
• 随机数生成函数rnorm

# 生成标准正态分布概率密度函数
> x <- pretty(c(-3,3), 30)
> y <- dnorm(x)
> plot(x,y,type = "l", xlab = "NormalDeviate", ylab = "Density", yaxs="i")

# 位于Z=1.96左侧的标准正态曲线下方面积
> pnorm(1.96)
[1] 0.9750021

# 标准正态分布的0.975分为点值
> qnorm(0.975)
[1] 1.959964

# 均值为500，标准差为100的正态分布的0.9分为点值
> qnorm(0.9, mean=500, sd=100)
[1] 628.1552

# 生成50个均值为50，标准差为10的正态随机数
> rnorm(50,mean=50, sd=10)
 [1] 45.95335 52.96136 45.23490 45.27238 60.44679 45.72037 35.43949 40.60437 23.97186
[10] 37.03558 40.75606 49.99474 56.96719 47.85945 40.71883 36.17700 50.74595 34.62772
[19] 55.70954 53.82069 54.02681 40.26616 52.72223 54.65147 52.03555 43.01349 40.81909
[28] 37.53350 57.04952 31.28273 41.21898 54.34260 55.24203 56.23176 48.10914 45.37195
[37] 50.25573 44.72628 47.93960 60.67139 59.57135 59.45754 49.89695 59.73669 55.77496
[46] 52.47464 55.03221 43.76932 37.60302 52.89663

标准正态分布概率密度函数