r语言随机 r语言随机数生成

r语言如何随机选取20个样本

根据样本数据随机选择20%做测试样本，80%做训练样本

# 数据划分
# 设置工作空间
# 把“数据及程序”文件夹拷贝到F盘下，再用setwd设置工作空间
setwd("F:/数据及程序/chapter6/示例程序")
# 把数据分为两部分：训练数据、测试数据
# 读入数据

r语言怎么产生多个伽马分布随机数

Simulate from a Multivariate Normal Distribution library(MASS) Sigma <- matrix(c(10,3,3,2),2,2) Sigma mvrnorm(n=1000, rep(0, 2), Sigma)

r语言qchisq函数有什么用

回答如下：在R语言中，qchisq函数用于计算卡方分布的分位数。卡方分布是一种常用的概率分布，通常用于统计推断中的假设检验和置信区间计算。

具体而言，qchisq函数的输入是概率值（介于0和1之间），输出是对应的卡方分布的分位数。这意味着给定一个概率，可以使用qchisq函数来确定卡方分布的某个特定百分比处的值。

例如，假设我们要计算卡方分布的上α分位数（即累积概率为1-α的分位数），可以使用qchisq函数来实现。代码示例如下：

```R

alpha <- 0.05

df <- 10

q_value <- qchisq(1-alpha, df)

print(q_value)

```

上述代码中，alpha表示显著性水平，df表示自由度，q_value表示计算得到的卡方分布的上α分位数。

总结而言，qchisq函数是用来计算卡方分布的分位数，能够在统计推断中进行假设检验和置信区间计算等操作。

在R语言中，qchisq函数是用于计算卡方分布的分位数的函数。卡方分布是概率统计中经常使用的一种分布，用于描述两个或多个随机变量之间是否存在相关性。

qchisq函数的主要作用是根据给定的概率水平和自由度，计算出卡方分布的对应分位数。它的语法如下：

qchisq(p, df, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE)

其中，参数p是概率水平，df是自由度，可以是一个数值或一个向量。lower.tail是一个逻辑值，用于指定计算尾部概率还是计算中央概率。log.p表示p是否取对数。

通过使用qchisq函数，我们可以根据给定的概率水平和自由度，确定卡方分布的阈值。这在假设检验、拟合优度测试等统计分析中经常用到。

R提供工具来计算累计分布函数p(cummulative distribution function CDF),概率密度函数d和分位数函数q，另外在各种概率分布前加r表示产生随机序列。

r语言里面df是什么

自由度(Degree of Freedom)，指的是计算某一统计量时，取值不受限制的变量个数。通常df=n-k。其中n为样本数量，k为被限制的条件数或变量个数，或计算某一统计量时用到其它独立统计量的个数。自由度通常用于抽样分布中。

统计学上，自由度是指当以样本的统计量来估计总体的参数时，样本中独立或能自由变化的数据的个数，称为该统计量的自由度。一般来说，自由度等于独立变量减掉其衍生量数。举例来说，变异数的定义是样本减平均值(一个由样本决定的衍生量)，因此对N个随机样本而言，其自由度为N-1。

数学上，自由度是一个随机向量的维度数，也就是一个向量能被完整描述所需的最少单位向量数。举例来说，从电脑屏幕到厨房的位移能够用三维向量

来描述，因此这个位移向量的自由度是3。自由度也通常与这些向量的坐标平方和，以及卡方分布中的参数有所关联