R语言 二项分布

R中的二项分布是统计学中使用的一种概率分布。二项分布是一个离散分布，只有两种结果，即成功或失败。它的所有试验都是独立的，成功的概率保持不变，前一个结果不影响后一个结果。不同试验的结果是独立的。二项分布帮助我们找到单个概率以及一定范围内的累积概率。

它还被用于许多现实生活中的场景，如确定某张彩票是否中奖，某种药物是否能够治好一个人，它可以用来确定在有限次数的抛掷中头或尾的数量，用于分析骰子的结果，等等。

公式 。

二项式分布的函数

我们有四个函数用于处理R中的二项分布，即。

• dbinom()

dbinom(k, n, p)

• pbinom()

pbinom(k, n, p)

其中n是试验的总数，p是成功的概率，k是必须找出概率的值。

• qbinom()

qbinom(P, n, p)

其中P是概率，n是试验的总数，p是成功的概率。

• rbinom()

rbinom(n, N, p)

其中n是观察数，N是试验总数，p是成功的概率。

dbinom() 函数

该函数用于查找遵循二项分布的数据在某一特定值上的概率，即查找。

P(X = k)

语法

dbinom(k, n, p)

例子

dbinom(3, size = 13, prob = 1 / 6)
probabilities <- dbinom(x = c(0:10), size = 10, prob = 1 / 6)
data.frame(x, probs)
plot(0:10, probabilities, type = "l")

输出:

> dbinom(3, size = 13, prob = 1/6)
[1] 0.2138454
> probabilities = dbinom(x = c(0:10), size = 10, prob = 1/6)
> data.frame(probabilities)
   probabilities
1   1.615056e-01
2   3.230112e-01
3   2.907100e-01
4   1.550454e-01
5   5.426588e-02
6   1.302381e-02
7   2.170635e-03
8   2.480726e-04
9   1.860544e-05
10  8.269086e-07
11  1.653817e-08

上面这段代码首先找到k=3的概率，然后显示一个数据框，其中包含k从0到10的概率分布，在本例中是0到n。

pbinom()函数

pbinom() 函数用于查找一个数据的累积概率，它遵循二项分布，直到一个给定的值，即它发现

P(X <= k)

语法

pbinom(k, n, p)

例子

pbinom(3, size = 13, prob = 1 / 6)
plot(0:10, pbinom(0:10, size = 10, prob = 1 / 6), type = "l")

输出:

> pbinom(3, size = 13, prob = 1/6)
[1] 0.8419226

qbinom()函数

该函数用于查找第n个四分位数，即如果给定P(x <= k)，它将查找k。

语法

qbinom(P, n, p)

例子

qbinom(0.8419226, size = 13, prob = 1 / 6)
x <- seq(0, 1, by = 0.1)
y <- qbinom(x, size = 13, prob = 1 / 6)
plot(x, y, type = 'l')

输出:

> qbinom(0.8419226, size = 13, prob = 1/6)
[1] 3

rbinom()函数

这个函数生成了n个特定概率的随机变量。

语法

rbinom(n, N, p)

例子

rbinom(8, size = 13, prob = 1 / 6)
hist(rbinom(8, size = 13, prob = 1 / 6))

输出

> rbinom(8, size = 13, prob = 1/6)
[1] 1 1 2 1 4 0 2 3