In questo articolo esamineremo una guida ai metodi dnorm, pnorm, qnorm e rnorm del distribuzione normale nel Linguaggio di programmazione R .
funzione normativa
Questa funzione restituisce il valore della funzione di densità di probabilità (pdf) della distribuzione normale data una determinata variabile casuale x, una media della popolazione μ e la deviazione standard della popolazione σ.
Sintassi; dnorm(x, media, sd)
parametri:
- x: vettore dei quantili.
- media: vettore delle medie.
- sd: deviazione standard vettoriale.
Esempio:
In questo esempio, troveremo il valore della distribuzione normale standard pdf in x=1 utilizzando la funzione dnorm() nel file R.
carattere in lattice di dimensioni
R
dnorm>(x=1, mean=0, sd=1)> |
>
pseudocodice java
>
Produzione:
[1] 0.2419707>
funzione norma
Questa funzione restituisce il valore della funzione di densità cumulativa (cdf) della distribuzione normale data una determinata variabile casuale q, una media della popolazione μ e la deviazione standard della popolazione σ.
Sintassi: pnorm(q, media, sd, lower.tail)
parametri:
- q: È un vettore di quantili.
- media: vettore delle medie.
- sd: deviazione standard vettoriale.
- lower.tail: è logico; se VERO (predefinito), le probabilità sono altrimenti
Esempio: In questo esempio, calcoleremo la percentuale di studenti di questa scuola che sono più alti di 75 pollici; l'altezza dei maschi di una certa scuola è normalmente distribuita con una media di μ=70 pollici e una deviazione standard di σ =3 pollici utilizzando la formula pnorm() nella funzione R.
R
numero di Armstrong
pnorm>(75, mean=70, sd=3, lower.tail=>FALSE>)> |
>
>
Produzione:
[1] 0.04779035>
In questa scuola, il 4,779% dei maschi è più alto di 75 pollici.
funzione qnorm
Questa funzione restituisce il valore della funzione di densità cumulativa inversa (cdf) della distribuzione normale data una determinata variabile casuale p, una media della popolazione μ e la deviazione standard della popolazione σ.
Sintassi: qnorm(p, media = 0, sd = 0, lower.tail = TRUE)
parametri:
- p: Rappresenta il livello di significatività da utilizzare
- media: vettore delle medie.
- sd: deviazione standard vettoriale.
- lower.tail = TRUE: viene restituita la probabilità a sinistra di p nella distribuzione normale.
Esempio:
In questo esempio, stiamo calcolando il punteggio Z del 95° quantile della distribuzione normale standard utilizzando la funzione qnorm() in R.
R
elenco ordinato Java
qnorm>(.95, mean=0, sd=1)> |
>
>
Produzione:
[1] 1.644854>
funzione normale
Questa funzione genera un vettore di variabili casuali normalmente distribuite data una lunghezza del vettore n, una media della popolazione μ e una deviazione standard della popolazione σ.
Sintassi: rnorm(n, media, sd)
parametri:
- n: numero di dataset da simulare
- media: vettore delle medie.
- sd: deviazione standard vettoriale.
Esempio: In questo esempio, con l'uso della funzione rnorm() stiamo generando un vettore di 10 variabili casuali normalmente distribuite con media=10 e sd=2.
conversione della data in stringa
R
rnorm>(10, mean = 10, sd = 2)> |
>
>
Produzione:
[1] 10,886837 9,678975 12,668778 10,391915 7,021026 10,697684 9,340888 6,896892 12,067081 11,049609