Rで乱数、確率密度分布関数、累積分布関数のプロット
次の流れで実施。
１．データ準備
２．プロット
◎標準正規分布
#初項-10、公差0.1、長さ20の数列を作成する x<-seq(from=-10, by=0.1, 20) #標準正規分布 plot(x, rnorm(x, mean=0, sd=1), type="l") #乱数 plot(x, dnorm(x, mean=0, sd=1), type="l") #確率密度分布 plot(x, pnorm(x, mean=0, sd=1), type="l") #累積分布関数
◎対数正規分布
#初項-10、公差0.1、長さ20の数列を作成する x<-seq(from=-10, by=0.1, 20) #対数正規分布 plot(x, rlnorm(x, mean=0, sd=1), type="l") #乱数 plot(x, dlnorm(x, mean=0, sd=1), type="l") #確率密度分布 plot(x, plnorm(x, mean=0, sd=1), type="l") #累積分布関数
◎2項分布
#初項0、公差1、長さ100の数列を作成する x<-seq(from=0, by=1, 100) #2項分布 plot(x, rbinom(x, size=length(x), prob=0.5), type="l") #乱数 plot(x, dbinom(x, size=length(x), prob=0.5), type="l") #確率密度分布 plot(x, pbinom(x, size=length(x), prob=0.5), type="l") #累積分布関数
◎ポアソン分布
#初項0、公差1、長さ100の数列を作成する
x<-seq(from=0, by=1, 100)
#ポアソン分布
plot(x, rpois(n=length(x), lambda=5), type="l") #乱数
plot(x, dpois(x, lambda=1), type="l") #確率密度分布
text(50,0.2,(expression(italic(P(x==k)==over(lambda^k*e^-lambda,paste("k","!"))))),cex=1.5)
plot(x, ppois(x, lambda=5), type="l") #累積分布関数
