En este artículo, veremos una guía de los métodos dnorm, pnorm, qnorm y rnorm del distribución normal en el lenguaje de programación R .
función normal
Esta función devuelve el valor de la función de densidad de probabilidad (pdf) de la distribución normal dada una determinada variable aleatoria x, una media poblacional μ y la desviación estándar poblacional σ.
Sintaxis; dnorm(x, media, sd)
Parámetros:
- x: vector de cuantiles.
- media: vector de medias.
- sd: desviación estándar del vector.
Ejemplo:
En este ejemplo, encontraremos el valor de la distribución normal estándar pdf en x=1 usando la función dnorm() en R.
conectar base de datos java
R
dnorm>(x=1, mean=0, sd=1)> |
>
>
Producción:
[1] 0.2419707>
función normal
Esta función devuelve el valor de la función de densidad acumulada (cdf) de la distribución normal dada una determinada variable aleatoria q, una media poblacional μ y la desviación estándar poblacional σ.
Sintaxis: pnorm(q, media, sd, cola inferior)
Parámetros:
- q: Es un vector de cuantiles.
- media: vector de medias.
- sd: desviación estándar del vector.
- lower.tail: Es lógico; si es VERDADERO (predeterminado), las probabilidades son de otra manera
Ejemplo: En este ejemplo, calcularemos el porcentaje de estudiantes de esta escuela que miden más de 75 pulgadas. La altura de los hombres en una determinada escuela se distribuye normalmente con una media de μ=70 pulgadas y una desviación estándar de σ =3 pulgadas usando el Función pnorm() en R.
R
convertir nfa a dfa
reemplazar la cadena en java
pnorm>(75, mean=70, sd=3, lower.tail=>FALSE>)> |
>
>
Producción:
[1] 0.04779035>
En esta escuela, el 4,779% de los varones miden más de 75 pulgadas.
función qnorm
Esta función devuelve el valor de la función de densidad acumulada inversa (cdf) de la distribución normal dada una determinada variable aleatoria p, una media poblacional μ y la desviación estándar poblacional σ.
Sintaxis: qnorm(p, media = 0, sd = 0, cola inferior = VERDADERO)
Parámetros:
- p: Representa el nivel de significancia a utilizar
- media: vector de medias.
- sd: desviación estándar del vector.
- lower.tail = TRUE: Luego se devuelve la probabilidad a la izquierda de p en la distribución normal.
Ejemplo:
En este ejemplo, estamos calculando la puntuación Z del cuantil 95 de la distribución normal estándar utilizando la función qnorm() en R.
R
qnorm>(.95, mean=0, sd=1)> |
>
>
abrir un archivo con java
Producción:
[1] 1.644854>
función normal
Esta función genera un vector de variables aleatorias distribuidas normalmente dada una longitud del vector n, una media poblacional μ y una desviación estándar poblacional σ.
Sintaxis: norma(n, media, sd)
Parámetros:
- n: número de conjuntos de datos a simular
- media: vector de medias.
- sd: desviación estándar del vector.
Ejemplo: En este ejemplo, con el uso de la función rnorm() estamos generando un vector de 10 variables aleatorias distribuidas normalmente con media=10 y sd=2.
convertir fecha de cadena
R
rnorm>(10, mean = 10, sd = 2)> |
>
>
Producción:
[1] 10.886837 9.678975 12.668778 10.391915 7.021026 10.697684 9.340888 6.896892 12.067081 11.049609