二项分布模型用于找出事件成功的概率,该事件在一系列实验中只有两种可能的结果.例如,掷硬币总是会产生头部或尾部.在二项分布期间,估计在重复投掷硬币10次时正好找到3个头的概率.
R有四个内置函数来生成二项分布.它们如下所述.
dbinom(x,size,prob) pbinom(x,size,prob) qbinom(p,size,prob) rbinom(n,size,prob)
以下是所用参数的描述 :
x 是一个数字向量.
p 是概率向量.
n 是观察次数.
尺寸是试验次数.
概率是每次试验成功的概率.
此函数给出每个点的概率密度分布.
# Create a sample of 50 numbers which are incremented by 1. x <- seq(0,50,by = 1) # Create the binomial distribution. y <- dbinom(x,50,0.5) # Give the chart file a name. png(file = "dbinom.png") # Plot the graph for this sample. plot(x,y) # Save the file. dev.off()
当我们执行上面的代码时,它产生以下结果 :
此函数给出事件的累积概率.它是表示概率的单个值.
# Probability of getting 26 or less heads from a 51 tosses of a coin. x <- pbinom(26,51,0.5) print(x)
当我们执行上述操作时代码,它产生以下结果 :
[1] 0.610116
此函数获取概率值并给出其累积值与概率值匹配的数字.
# How many heads will have a probability of 0.25 will come out when a coin # is tossed 51 times. x <- qbinom(0.25,51,1/2) print(x)
执行时上面的代码,它产生以下结果 :
[1] 23
此函数从给定样本生成给定概率的所需数量的随机值.
# Find 8 random values from a sample of 150 with probability of 0.4. x <- rbinom(8,150,.4) print(x)
当我们执行上面的代码时,它产生以下结果 :
[1] 58 61 59 66 55 60 61 67