第三章 概率与分布

正态分布
• dnorm(x, mean = 0, sd = 1, log = FALSE) • pnorm(q, mean = 0, sd = 1, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE) • qnorm(p, mean = 0, sd = 1, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE) • rnorm(n, mean = 0, sd = 1)
第三章
概率与分布
3.1随机抽样
• sample(x, size, replace = FALSE, prob = NULL)
• size即样本容量 • replace： F表示不放回，T表示有放回 • prob：x中出现的概率，默认是等概率的
3.2 概率的计算
• 排列的计算： • prod(40:28) • 1/prod（52:49） # 40*39*38*......*29*28的值
tห้องสมุดไป่ตู้布
• dt(x, df, ncp, log = FALSE) • pt(q, df, ncp, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE) • qt(p, df, ncp, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE) • rt(n, df, ncp)
F分布
• df(x, df1, df2, ncp, log = FALSE) • pf(q, df1, df2, ncp, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE) • qf(p, df1, df2, ncp, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE) • rf(n, df1, df2, ncp)
3.5 渐进正态性的图形检验
• limite.central( ) 书P82
• 1) 分布为r0; 1s上的均匀分布, 否则用选项r=声明; • 2) 分布的均值为0.5, 否则用选项m=声明; • 3) 分布的标准差为1/sqrt(12), 否则用选项s=声明; • 4) 样本容量有4个：1，3，10 ，30, 否则用选项n=声明; • 5) 重复次数为1000, 否则用选项N=声明.
卡方分布
• dchisq(x, df, ncp=0, log = FALSE) • pchisq(q, df, ncp=0, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE) • qchisq(p, df, ncp=0, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE) • rchisq(n, df, ncp=0)
编写limite.central( ) 函数，
查看二项分布、泊松分布、均匀分布指数分布的渐进正态性
作业：2.1、2.2、3.1、3.2、3.3、3.4 电子版：命令语句+图形+结果 word文档名字：学号+名字
• choose（40,5） • 1/choose（52,4）
# 40个中选取5个
3.3 概率分布
• 离散分布 • 连续分布 • 书P72-79 • 正态分布、F分布、t分布、卡方分布 • norm()、F() 、t()、chisq()
3.4 R中内嵌的分布
• 加载程序包stats • 密度函数（dfunc） • 分布函数（pfunc） • 分位数函数（qfunc）
• 随机函数（rfunc）
• 书P80
举例
• pnorm(1.96) • pnorm(1.96,0,1) • pnorm(1.96,lower.tail = F) • qnorm(0.975) • dnorm(0) • rnorm(100) #P(x<=1.96)时的分布概率 #上同 #P(x>1.96)注意与pnorm的区别 #已知分布概率求x值 #f(0)概率密度值 #产生符合正态分布的100个随机数