R语言 计算贝塔分布 – dbeta(), pbeta(), qbeta(), 和rbeta()函数

R语言中的贝塔分布被定义为代表概率的可能值的属性。本文介绍了Beta分布的dbeta、pbeta、qbeta和rbeta函数。

dbeta() 函数

它被定义为 Beta 密度函数，用于创建与量纲向量相对应的 Beta 密度值。

语法： dbeta(vec, shape1, shape2)

参数：

vec： 要使用的向量

shape1, shape2： 输入值的β密度

返回： 量值向量的β密度值

例子:

# R program to illustrate the use of
# dbeta() function
 
# Creating a vector
x_beta <- seq(0, 1.5, by = 0.025 ) 
 
# Apply beta function         
y_beta <- dbeta(x_beta, shape1 = 2, shape2 = 4.5) 
 
# Plot beta values
plot(y_beta)                                      

输出：

pbeta() 函数

它用于创建β分布的累积分布函数。

语法： pbeta(vec, shape1, shape2)
参数：
vec： 要使用的向量
shape1, shape2： 输入值的β密度

例子

# Specify x-values for pbeta function
x_pbeta <- seq(0, 1, by = 0.025)     
 
# Apply pbeta() function
y_pbeta <- pbeta(x_pbeta, shape1 = 1, shape2 = 4) 
 
# Plot pbeta values
plot(y_pbeta)

输出：

qbeta()函数

它被称为β量化函数，用于返回函数的量化值。

语法： qbeta(vec, shape1, shape2)
参数：
vec： 要使用的矢量
shape1, shape2： 输入值的β密度

例子

# Specify x-values for qbeta() function
x_qbeta <- seq(0, 1, by = 0.025)
 
# Apply qbeta() function
y_qbeta <- qbeta(x_qbeta, shape1 = 1, shape2 = 4) 
 
# Plot qbeta() values
plot(y_qbeta)

输出：

rbeta()函数

它被定义为一个随机数发生器，用于设置种子和指定样本大小。

语法： Rbeta(N, shape1, shape2 )
参数：
vec： 要使用的向量
shape1, shape2： 输入值的β密度

例子

# Set seed for reproducibility
set.seed(13579)
 
# Specify sample size
N <- 10000 
 
# Draw N beta distributed values
y_rbeta <- rbeta(N, shape1 = 1, shape2 = 5)  
y_rbeta
 
# Plot of randomly drawn beta density
plot(density(y_rbeta),
     main = "beta Distribution in R")

输出：