R の正規分布

正規分布 は、データ値がどのように分布しているかを示す統計で使用される確率関数です。これは実際のシナリオで利点があるため、統計で使用される最も重要な確率分布関数です。たとえば、人口の身長、靴のサイズ、IQ レベル、サイコロを振るなどです。一般に、独立したソースからデータがランダムに収集されている場合、データの分布は正常であることが観察されます。 x 軸に変数の値、y 軸に値のカウントをプロットした後に作成されるグラフは、釣鐘型の曲線グラフです。グラフは、ピーク点がデータセットの平均であり、データセットの値の半分が平均の左側にあり、残りの半分が平均の右側にあることを示し、値の分布を示しています。グラフは対称分布です。 R には、正規分布を生成するための 4 つの組み込み関数があります。

dnorm(x, mean, sd)

pnorm(x, mean, sd)

qnorm(p, mean, sd)

rnorm(n, mean, sd)

どこ、

– バツ値のデータセットを表します – 平均(x) データセットの平均を表しますバツ。デフォルト値は 0 です。– sd(x) データセットの標準偏差を表しますバツ。デフォルト値は 1 です。– n 観測値の数です。 – p 確率のベクトルです

R で正規分布を生成する関数

dnorm()

dnorm()> R プログラミングの関数は、分布の密度関数を測定します。統計では、次の式で測定されます。どこ、

意地悪であり、

は標準偏差です。 構文:

dnorm(x, mean, sd)

例：

# creating a sequence of values> # between -15 to 15 with a difference of 0.1> x> => seq(> -> 15> ,> 15> , by> => 0.1> )> > y> => dnorm(x, mean(x), sd(x))> > # output to be present as PNG file> png(> file> => 'dnormExample.webp'> )> > # Plot the graph.> plot(x, y)> > # saving the file> dev.off()>

出力：

pnorm()

pnorm()> 関数は、乱数 X が x 以下の値を取る確率を測定する累積分布関数です。つまり、統計では次のように与えられます。 構文：

pnorm(x, mean, sd)

例：

# creating a sequence of values> # between -10 to 10 with a difference of 0.1> x <> -> seq(> -> 10> ,> 10> , by> => 0.1> )> > y <> -> pnorm(x, mean> => 2.5> , sd> => 2> )> > # output to be present as PNG file> png(> file> => 'pnormExample.webp'> )> > # Plot the graph.> plot(x, y)> > # saving the file> dev.off()>

出力:

qnorm()

qnorm()> 関数はの逆関数です pnorm()> 関数。確率値を取得し、確率値に対応する出力を与えます。正規分布のパーセンタイルを見つけるのに役立ちます。 構文：

qnorm(p, mean, sd)

例：

# Create a sequence of probability values> # incrementing by 0.02.> x <> -> seq(> 0> ,> 1> , by> => 0.02> )> > y <> -> qnorm(x, mean(x), sd(x))> > # output to be present as PNG file> png(> file> => 'qnormExample.webp'> )> > # Plot the graph.> plot(x, y)> > # Save the file.> dev.off()>

出力：

rnorm()

rnorm()> R プログラミングの関数は、正規分布する乱数のベクトルを生成するために使用されます。 構文：

rnorm(x, mean, sd)

例：

# Create a vector of 1000 random numbers> # with mean=90 and sd=5> x <> -> rnorm(> 10000> , mean> => 90> , sd> => 5> )> > # output to be present as PNG file> png(> file> => 'rnormExample.webp'> )> > # Create the histogram with 50 bars> hist(x, breaks> => 50> )> > # Save the file.> dev.off()>

出力: