Язык программирования R/Вероятностные функции

Материал из Викиучебника — открытых книг для открытого мира

Обзор[править]

В R реализовано множество вероятностных функций.

  • r - стандартный префикс для генераторов случайных чисел, таких как runif(), rnorm().
  • d - стандартный префикс для функций вероятностных плотностей (pdf).
  • p - стандартный префикс для функций накопления плотности (cdf).
  • q - стандартный префикс для квантильных функций (или обратный cdf).

Дискретные распределения[править]

Распределение Бернулли[править]

Получить распределение Бернулли можно используя функции sample(), runif() или rbinom() с параметром size = 1.

n <- 1000
x <- sample(c(0,1), n, replace=T)
x <- sample(c(0,1), n, replace=T, prob=c(.3,.7))
x <- runif(n) >.3
x <- rbinom(n, 1, .2)

Биномиальное распределение[править]

x <- rbinom(100,10,.5)

Мультиномиальное распределение[править]

sample(1:6, 100, replace=T, prob= rep(1/6,6))

Распределение Пуассона[править]

N <- 10000
x <- rpois(N, 1)
x <- rpois(N, 3)
x <- rpois(N, 100)

Гипергеометрическое распределение[править]

x <- rhyper(1000, 15, 5, 5)

Геометрическое распределение[править]

N <- 10000
x <- rgeom(N, .5)
x <- rgeom(N, .01)

Отрицательное биномиальное распределение[править]

Отрицательное биномиальное распределение — это распределение дискретной случайной величины равной количеству произошедших неудач в последовательности испытаний Бернулли с вероятностью успеха , проводимой до -го успеха.

N <- 100000
x <- rnbinom(N, 10, .25)
x <- rnbinom(N, 10, .5)
x <- rnbinom(N, 10, .75)

Распределение Бенфорда[править]

Распределение первой цифры числа. Названо в честь Бенфорда (Benford) 1938[1] и Ньюкомба (Newcomb) 1881[2].

> library(VGAM)
> dbenf(x <- c(1:10))
 [1] 0.30103000 0.17609126 0.12493874 0.09691001 0.07918125 0.06694679
 [7] 0.05799195 0.05115252 0.04575749 0.00000000

Распределение Ципфа[править]

Получить это распределение можно функциями dzipf() и pzipf() из пакета VGAM.

Непрерывные распределения математических пределов[править]

Непрерывное равномерное распределение[править]

runif(100)

Нормальное и непрерывное распределения[править]

  • Гауссовское распределение
n <- 1000
x <- rnorm(n)

Квантиль нормального распределения

> qnorm(.95)
[1] 1.644854
> qnorm(.975)
[1] 1.959964
> qnorm(.99)
[1] 2.326348


  • The mvtnorm package includes functions for multivariate normal distributions.



Quantile of the distribution

> qchisq(.95,1)
[1] 3.841459
> qchisq(.95,10)
[1] 18.30704
> qchisq(.95,100)
[1] 124.3421


  • Student's t distribution

Quantile of the Student t distribution

> qt(.975,30)
[1] 2.042272
> qt(.975,100)
[1] 1.983972
> qt(.975,1000)
[1] 1.962339


  • Fisher Snedecor
  • The lognormal distribution

Extreme values and related distribution[править]

  • The Gumbel Distribution
  • The logistic distribution : distribution of the difference of two gumbel distributions.

plogis, qlogis, dlogis, rlogis

  • Frechet dfrechet() evd
  • Generalized Extreme Value dgev() evd
  • Gumbel dgumbel() evd
  • Burr dburr pburr qburr rburr in actuar

Pareto Distributions[править]

  • dpareto(), ppareto(), rpareto(), qpareto() in actuar
  • Generalized Pareto dgpd() in evd
  • The VGAM package has also functions for the Pareto distribution.

Beta and Dirichlet distributions[править]

  • Beta
  • Dirichlet in gtools and MCMCpack
library(gtools)
?rdirichlet

library(bayesm)
?rdirichlet

library(MCMCpack)
?Dirichlet

Exponential[править]

Weibull[править]

Gamma[править]

Cauchy[править]

Levy[править]

Distribution in circular statistics[править]

  • Functions for circular statistics are included in the CircStats package.
    • dvm() Von Mises density function
    • dtri() triangular density function
    • dmixedvm() Mixed Von Mises density
    • dwrpcauchy() wrapped cauchy density
    • dwrpnorm() wrapped normal density.

See also[править]

  • Packages VGAM, SuppDists, actuar, fBasics, bayesm, MCMCpack

References[править]

  1. Benford, F. (1938) Закон аномальных чисел. Работы Американского Филисофского Общества, 78, 551–572.
  2. Newcomb, S. (1881) Записки о частоте использования различных цифр в натуральных числах. Американский математический журнал, 4, 39–40.