logo

TechCodeview

Distribuția normală în R

Distributie normala este o funcție de probabilitate utilizată în statistici care spune despre modul în care sunt distribuite valorile datelor. Este cea mai importantă funcție de distribuție a probabilității utilizată în statistică datorită avantajelor pe care le are în scenarii de caz real. De exemplu, înălțimea populației, mărimea pantofilor, nivelul IQ, aruncarea unui zar și multe altele. În general, se observă că distribuția datelor este normală atunci când există o colectare aleatorie de date din surse independente. Graficul produs după trasarea valorii variabilei pe axa x și numărarea valorii pe axa y este un grafic cu curbă în formă de clopot. Graficul indică faptul că punctul de vârf este media setului de date și jumătate din valorile setului de date se află în partea stângă a mediei, iar cealaltă jumătate se află în partea dreaptă a mediei care indică distribuția valorilor. Graficul este o distribuție simetrică. În R, există 4 funcții încorporate pentru a genera distribuția normală:
    dnorm()
    dnorm(x, mean, sd)>
    pnorm()
    pnorm(x, mean, sd)>
    qnorm()
    qnorm(p, mean, sd)>
    rnorm()
    rnorm(n, mean, sd)>
Unde,
– X reprezintă setul de date de valori - medie (x) reprezintă media setului de date X . Valoarea implicită este 0.
>
– sd(x) reprezintă abaterea standard a setului de date X . Valoarea implicită este 1.
>
– n este numărul de observații. – p este vector de probabilități

Funcții pentru a genera distribuția normală în R

dnorm()

dnorm()> funcția în programarea R măsoară funcția de densitate a distribuției. În statistică, se măsoară prin formula de mai jos:
>
Unde, este rautacios si este abaterea standard. Sintaxa: 
dnorm(x, mean, sd)>
Exemplu:
# creating a sequence of values> # between -15 to 15 with a difference of 0.1> x>=> seq(>->15>,>15>, by>=>0.1>)> > y>=> dnorm(x, mean(x), sd(x))> > # output to be present as PNG file> png(>file>=>'dnormExample.webp'>)> > # Plot the graph.> plot(x, y)> > # saving the file> dev.off()> 
>
>
Ieșire:

pnorm()

pnorm()> funcția este funcția de distribuție cumulativă care măsoară probabilitatea ca un număr aleator X să ia o valoare mai mică sau egală cu x, adică în statistică este dată de-
>
Sintaxă: 
pnorm(x, mean, sd)>
Exemplu:
# creating a sequence of values> # between -10 to 10 with a difference of 0.1> x <>-> seq(>->10>,>10>, by>=>0.1>)> > y <>-> pnorm(x, mean>=> 2.5>, sd>=> 2>)> > # output to be present as PNG file> png(>file>=>'pnormExample.webp'>)> > # Plot the graph.> plot(x, y)> > # saving the file> dev.off()> 
>
>
Ieșire:

qnorm()

qnorm()> functia este inversa lui pnorm()>funcţie. Acesta ia valoarea probabilității și dă rezultate care corespunde valorii probabilității. Este util în găsirea percentilelor unei distribuții normale. Sintaxă: 
qnorm(p, mean, sd)>
Exemplu:
# Create a sequence of probability values> # incrementing by 0.02.> x <>-> seq(>0>,>1>, by>=> 0.02>)> > y <>-> qnorm(x, mean(x), sd(x))> > # output to be present as PNG file> png(>file> => 'qnormExample.webp'>)> > # Plot the graph.> plot(x, y)> > # Save the file.> dev.off()> 
>
>
Ieșire:

rnorm()

rnorm()> funcția din programarea R este folosită pentru a genera un vector de numere aleatoare care sunt distribuite normal. Sintaxă: 
rnorm(x, mean, sd)>
Exemplu:
# Create a vector of 1000 random numbers> # with mean=90 and sd=5> x <>-> rnorm(>10000>, mean>=>90>, sd>=>5>)> > # output to be present as PNG file> png(>file> => 'rnormExample.webp'>)> > # Create the histogram with 50 bars> hist(x, breaks>=>50>)> > # Save the file.> dev.off()> 
>
>
Ieșire: