r语言二项分布 r语言二项分布函数

什么是负二项分布

负二项分布是统计学上一种离散概率分布。满足以下条件的称为负二项分布：实验包含一系列独立的实验， 每个实验都有成功、失败两种结果，成功的概率是恒定的，实验持续到r次不成功，r为正整数。

假设有一组独立的伯努利数列，每次实验有两种结果“成功”和“失败”。每次实验的成功概率是p，失败的概率是1－p。我们得到一组数列，当预定的“非成功”次数达到r次，那么结果为“成功”的随机次数会服从负二项分布：

X~NB(r;P)

r语言生成二唯维正态分布的数据

ox 和 Muller 在 1958 年给出了由均匀分布的随机变量生成正态分布的随机变量的算法。设 U1， U2 是区间 (0， 1) 上均匀分布的随机变量，且相互独立。令X1 = sqrt(-2*log(U1))...

负二项分布概率公式

负二项分布公式：p{X=k}=f(k，r，p)=(k+r-1)!/[k!(r-1)!]p^r(1-p)^k。负二项分布是统计学上一种离散概率分布。实验包含一系列独立的实验，每个实验都有成功、失败两种结果，成功的概率是恒定的，实验持续到r次不成功，r为正整数。

在r为整数的特定情况下，负二项分布也可以称作帕斯卡分布。它是在独立重复的伯努利实验中成功和失败的数目的概率分布。因为k+r次概率为p的成功的伯努利实验可以得到最后一次为失败的k次成功和r次失败的概率。换句话说，负二项分布为成功概率为p的伯努利过程中第r次失败前的成功次数的概率分布。一个伯努利过程是离散的过程。因此，实验次数，失败、成功次数都是整数。

r语言t分布函数怎么用

在R语言中，可以使用`pt()`函数来计算t分布的累积分布函数（CDF）。该函数的参数包括t值、自由度和可选的尾部类型。例如，要计算t分布在t=2处的CDF，可以使用以下代码：`pt(2, df = 10)`。这将返回t分布在t=2处的累积概率。如果需要计算t分布的上尾概率，可以将可选参数`lower.tail`设置为`FALSE`，例如：`pt(2, df = 10, lower.tail = FALSE)`。这将返回t分布在t=2处的上尾概率。

在R语言中，t分布函数可以使用`dt()`函数来计算。`dt()`函数的具体用法如下：
```
dt(x, df, ncp)
```
其中，`x`是指定的数值，`df`是自由度参数，`ncp`是非中心参数（可选）。
下面是一个使用t分布函数的示例：
```R
# 导入stats包
library(stats)
# 计算x=2.0的t值
t_value <- dt(2.0, df = 10)
# 输出结果
print(t_value)
```
上述代码将计算x=2.0的t值，自由度为10。最后，将输出结果打印到控制台。

二项分布的常数项怎么算

二项式常数项公式是：以二项式(a+bx)^n，（a，b是非零常数）为例：（a+bx）^n=C（n，0）·（a^n）·（bx）^0+C（n，1）·a^（n-1）·（bx）^1+…+C（n，r）·a^（n-r）·（bx）^r+…+C（n，n）·a^0·（bx）^n。

第一，常数项是指变量x的指数为0的项，每个展开式若有常数项，则只有一个常数项。

第二，系数分二项式系数和一般系数（一定要分清）： 二项式系数是指组合数C（n，0），C（n，1），…，C（n，r），…，C（n，n），它们都是正整数，其和=2^n。一般系数是指变量x的数字系数和字母系数，即所有的C（n，r）·a^（n-r）·b^r，（r=0，1，…，n）。在此例中，常数项就是r=0时的项：C（n，0）·a^n，x的二次方的系数是r=2时的项的系数：C（n，2）·a（n-2）·b^2，其中C （n，2）是此项的二项式系数。