R - 二项分布

二项分布模型涉及在一系列实验中寻找只有两种可能结果的事件的成功概率。例如，抛硬币总是会得到正面或反面。在二项式分布期间，估计在重复抛硬币 10 次中正好找到 3 个正面的概率。

R 有四个内置函数来生成二项分布。它们如下所述。

以下是所用参数的描述 -

• x 是数字向量。
• p 是概率向量。
• n 是观测值个数。
• size 是试验的次数。
• prob 是每次试验成功的概率。

dbinom（）函数

此函数给出每个点的概率密度分布。

# 创建一个50个数字加1的样本。
x <- seq(0,50,by = 1)

# 创建二项式分布。
y <- dbinom(x,50,0.5)

# 为图表文件命名。
png(file = "dbinom.png")

# 绘制此示例的图表。
plot(x,y)

# 保存文件。
dev.off()

当我们执行上述代码时，它会产生以下结果——

PBINOM（）函数

此函数给出事件的累积概率。它是表示概率的单个值。

# 51次投掷硬币中获得26个或更少人头的概率。
x <- pbinom(26,51,0.5)

print(x)

当我们执行上述代码时，它会产生以下结果——

qbinom（）函数

此函数获取概率值并给出一个累积值与概率值匹配的数字。

# 当一枚硬币出现时，有多少头硬币的概率为0.25
# 被抛了51次。
x <- qbinom(0.25,51,1/2)

print(x)

当我们执行上述代码时，它会产生以下结果——

rbinom（）函数

此函数从给定样本中生成给定概率的所需数量的随机值。

# 从150个样本中找出8个随机值，概率为0.4。
x <- rbinom(8,150,.4)

print(x)

当我们执行上述代码时，它会产生以下结果——