R語(yǔ)言 二項(xiàng)分布

二項(xiàng)分布模型處理在一系列實(shí)驗(yàn)中僅發(fā)現(xiàn)兩個(gè)可能結(jié)果的事件的成功概率。 例如，擲硬幣總是給出頭或尾。 在二項(xiàng)分布期間估計(jì)在10次重復(fù)拋擲硬幣中精確找到3個(gè)頭的概率。

R語(yǔ)言有四個(gè)內(nèi)置函數(shù)來(lái)生成二項(xiàng)分布。 它們描述如下。

dbinom(x, size, prob)
pbinom(x, size, prob)
qbinom(p, size, prob)
rbinom(n, size, prob)

以下是所使用的參數(shù)的描述 - 

• x是數(shù)字的向量。

• p是概率向量。

• n是觀察的數(shù)量。

• size是試驗(yàn)的數(shù)量。

• prob是每個(gè)試驗(yàn)成功的概率。

dbinom（）

該函數(shù)給出每個(gè)點(diǎn)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()

當(dāng)我們執(zhí)行上面的代碼，它產(chǎn)生以下結(jié)果 -

pbinom（）

此函數(shù)給出事件的累積概率。 它是表示概率的單個(gè)值。

# Probability of getting 26 or less heads from a 51 tosses of a coin.
x <- pbinom(26,51,0.5)

print(x)

當(dāng)我們執(zhí)行上面的代碼，它產(chǎn)生以下結(jié)果 -

[1] 0.610116

qbinom（）

該函數(shù)采用概率值，并給出累積值與概率值匹配的數(shù)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)

當(dāng)我們執(zhí)行上面的代碼，它產(chǎn)生以下結(jié)果 -

[1] 23

rbinom（）

該函數(shù)從給定樣本產(chǎn)生給定概率的所需數(shù)量的隨機(jī)值。

# Find 8 random values from a sample of 150 with probability of 0.4.
x <- rbinom(8,150,.4)

print(x)

當(dāng)我們執(zhí)行上面的代碼，它產(chǎn)生以下結(jié)果 -

[1] 58 61 59 66 55 60 61 67