Модель биномиального распределения имеет дело с нахождением вероятности успеха события, которое имеет только два возможных результата в серии экспериментов. Например, бросание монеты всегда дает голову или хвост. Вероятность найти ровно 3 головы при повторном подбрасывании монеты 10 раз оценивается во время биномиального распределения.
R имеет четыре встроенных функции для генерации биномиального распределения. Они описаны ниже.
dbinom(x, size, prob) pbinom(x, size, prob) qbinom(p, size, prob) rbinom(n, size, prob)
Ниже приведено описание используемых параметров:
-
х вектор чисел.
-
р — вектор вероятностей.
-
n — количество наблюдений.
-
Размер — это количество испытаний.
-
prob — вероятность успеха каждого испытания.
х вектор чисел.
р — вектор вероятностей.
n — количество наблюдений.
Размер — это количество испытаний.
prob — вероятность успеха каждого испытания.
dbinom ()
Эта функция дает распределение плотности вероятности в каждой точке.
# Create a sample of 50 numbers which are incremented by 1. x <- seq(0,50,by = 1) # Create the binomial distribution. y <- dbinom(x,50,0.5) # Give the chart file a name. png(file = "dbinom.png") # Plot the graph for this sample. plot(x,y) # Save the file. dev.off()
Когда мы выполняем приведенный выше код, он дает следующий результат —
pbinom ()
Эта функция дает совокупную вероятность события. Это одно значение, представляющее вероятность.
# Probability of getting 26 or less heads from a 51 tosses of a coin. x <- pbinom(26,51,0.5) print(x)
Когда мы выполняем приведенный выше код, он дает следующий результат —
[1] 0.610116
qbinom ()
Эта функция принимает значение вероятности и дает число, совокупное значение которого соответствует значению вероятности.
# How many heads will have a probability of 0.25 will come out when a coin # is tossed 51 times. x <- qbinom(0.25,51,1/2) print(x)
Когда мы выполняем приведенный выше код, он дает следующий результат —
[1] 23
rbinom ()
Эта функция генерирует необходимое количество случайных значений заданной вероятности из заданной выборки.
# Find 8 random values from a sample of 150 with probability of 0.4. x <- rbinom(8,150,.4) print(x)
Когда мы выполняем приведенный выше код, он дает следующий результат —