R 二项分布

二项式分布也称为离散概率分布，用于查找事件成功的概率。在一系列实验中，该事件只有两个可能的结果。抛硬币是二项式分布的最好例子。抛硬币时，它的正面或反面都可以。在二项式分布过程中，发现将三枚硬币反复抛十次时恰好找到三个正头的可能性是近似的。

R允许我们通过提供以下函数来创建二项式分布:

让我们开始在示例的帮助下了解如何使用这些函数

dbinom() 函数

R的dbinom()函数计算每个点的概率密度分布。简而言之，它计算特定二项式分布的密度函数。

示例

# 创建100个数字的示例，该样本递增1.5。
x <- seq(0,100,by = 1)  
# 创建二项式分布。 
y <- dbinom(x,50,0.5)  
# 向图表文件提供名称。
png(file = "dbinom.png")  
# 绘制图表。
plot(x,y)  
# 保存文件
dev.off()  

输出:

pbinom() 函数

R的dbinom()函数计算事件的累积概率(表示概率的单个值)。简而言之，它计算特定二项式分布的累积分布函数。

示例

# 从48次掷硬币抛出20或更少的头部的概率。
x <- pbinom(20,48,0.5)  
# 显示输出
print(x)  

输出:

qbinom() 函数

R的qbinom()函数获取概率值，并生成一个其累加值与概率值匹配的数字。简而言之，它计算二项式分布的逆累积分布函数。

我们来看看掷硬币51次时机头的概率为0.45。

示例

# 在Qbinom()函数的帮助下找到头部数量
x <- qbinom(0.45,48,0.5)  
# 显示输出
print(x) 

输出:

rbinom() 函数

R的rbinom()函数用于从给定样本中为给定概率生成所需数量的随机值。

让我们看一个示例，在该示例中，我们从160个样本中发现9个随机值，概率为0.5。

示例

# 找到随机值
x <- rbinom(9,160,0.5)  
# 显示输出 
print(x)  

输出: