R 语言 二项式分布

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    二项分布模型处理发现一系列事件中只有两个可能结果的事件成功的可能性。例如,抛硬币总会带来正面或反面。在二项式分布过程中,估计在重复抛硬币10次中找到3个正头的可能性。
    R具有四个内置函数来生成二项式分布。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 - 是数字的向量。
    • p - 是概率的向量。
    • n - 是观察数。
    • size - 是试验次数。
    • prob - 是每次试验成功的概率。
    dbinom()
    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()
    
    当我们执行以上代码时,它产生以下结果-
    normal
    pbinom()
    此函数给出事件的累积概率。它是代表概率的单个值。
    
    # Probability of getting 26 or less heads from a 51 tosses of a coin.
    x <- pbinom(26,51,0.5)
    
    print(x)
    
    尝试一下
    当我们执行以上代码时,它产生以下结果-
    
    [1] 0.610116
    
    qbinom()
    此函数获取概率值,并给出一个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)
    
    尝试一下
    当我们执行以上代码时,它产生以下结果-
    
    [1] 23
    
    rbinom()
    此函数从给定样本生成所需数量的给定概率的随机值。
    
    # Find 8 random values from a sample of 150 with probability of 0.4.
    x <- rbinom(8,150,.4)
    
    print(x)
    
    尝试一下
    当我们执行以上代码时,它产生以下结果-
    
    [1] 58 61 59 66 55 60 61 67