機率模型的 R 函數

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機率分布 函數用法
Gaussian (normal) rnorm(n, mean=0, sd=1)
exponential rexp(n, rate=1)
gamma rgamma(n, shape, scale=1)
Poisson rpois(n, lambda)
Weibull rweibull(n, shape, scale=1)
Cauchy rcauchy(n, location=0, scale=1)
beta rbeta(n, shape1, shape2)
‘Student’ (t) rt(n, df)
Fisher{Snedecor (F) rf(n, df1, df2)
Pearson (Â2) rchisq(n, df)
binomial rbinom(n, size, prob)
multinomial rmultinom(n, size, prob)
geometric rgeom(n, prob)
hypergeometric rhyper(nn, m, n, k)
logistic rlogis(n, location=0, scale=1)
lognormal rlnorm(n, meanlog=0, sdlog=1)
negative binomial rnbinom(n, size, prob)
uniform runif(n, min=0, max=1)
Wilcoxon's statistics rwilcox(nn, m, n), rsignrank(nn, n)
  • 說明:在 R 的機率函數當中,前面加上下列字母,就可以得到對應的函數。
字首 函數意義 範例 說明
d 密度函數 dnorm(1.96) P(X=x)
p 累積機率函數(CDF) pnorm(1.96)=0.975 $P(X \le x)$
q 計算百分位數 qnorm(0.975)=1.96 q 系列為 p 系列的反函數; 所以 qnorm(pnorm(1.96)) = 1.96
r 抽樣函數 rnorm(100) 傳回 100 個標準常態分布的樣本向量

二項分配的 R 函數使用方式

> dbinom(3, 10, 0.2)
[1] 0.2013266
> pbinom(3, 10, 0.2)
[1] 0.8791261
> wbinom(3, 10, 0.2)
錯誤: 沒有這個函數 "wbinom"
> qbinom(3, 10, 0.2)
[1] NaN
Warning message:
In qbinom(p, size, prob, lower.tail, log.p) : 產生了 NaNs
> qbinom(10, 0.2)
錯誤在.Internal(qbinom(p, size, prob, lower.tail, log.p)) : 
  'prob' is missing
> qbinom(0.9, 10, 0.2)
[1] 4
> qbinom(0.8, 10, 0.2)
[1] 3
> rbinom(9, 10, 0.2)
[1] 1 1 0 0 1 3 4 2 1
> rbinom(9, 10, 0.2)
[1] 0 3 0 2 5 0 0 0 4
> ?rbinom
starting httpd help server ... done
>

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