logo

TechCodeview

Distribució normal en R

Distribució normal és una funció de probabilitat utilitzada en estadístiques que indica com es distribueixen els valors de les dades. És la funció de distribució de probabilitat més important utilitzada en estadística a causa dels seus avantatges en escenaris de casos reals. Per exemple, l'alçada de la població, la mida de les sabates, el nivell de coeficient intel·lectual, llançar un dau i molts més. En general, s'observa que la distribució de dades és normal quan hi ha una recollida aleatòria de dades de fonts independents. El gràfic produït després de representar el valor de la variable en l'eix X i el recompte del valor en l'eix Y és un gràfic de corba en forma de campana. El gràfic indica que el punt màxim és la mitjana del conjunt de dades i la meitat dels valors del conjunt de dades es troben a la part esquerra de la mitjana i l'altra meitat es troba a la part dreta de la mitjana indicant la distribució dels valors. El gràfic és una distribució simètrica. A R, hi ha 4 funcions integrades per generar una distribució normal:
    dnorm()
    dnorm(x, mean, sd)>
    pnorm()
    pnorm(x, mean, sd)>
    qnorm()
    qnorm(p, mean, sd)>
    rnorm()
    rnorm(n, mean, sd)>
on,
– x representa el conjunt de dades de valors - mitjana (x) representa la mitjana del conjunt de dades x . El seu valor per defecte és 0.
>
– sd(x) representa la desviació estàndard del conjunt de dades x . El seu valor per defecte és 1.
>
– n és el nombre d'observacions. – pàg és vector de probabilitats

Funcions per generar distribució normal en R

dnorm()

dnorm()> La funció en la programació R mesura la funció de densitat de distribució. En estadístiques, es mesura amb la fórmula següent:
>
on, és dolent i és la desviació estàndard. Sintaxi: 
dnorm(x, mean, sd)>
Exemple:
# 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()> 
>
>
Sortida:

pnorm()

pnorm()> La funció és la funció de distribució acumulada que mesura la probabilitat que un nombre aleatori X prengui un valor menor o igual que x, és a dir, en estadística ve donat per:
>
Sintaxi: 
pnorm(x, mean, sd)>
Exemple:
# 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()> 
>
>
Sortida:

qnorm()

qnorm()> funció és la inversa de pnorm()>funció. Pren el valor de probabilitat i dóna sortida que correspon al valor de probabilitat. És útil per trobar els percentils d'una distribució normal. Sintaxi: 
qnorm(p, mean, sd)>
Exemple:
# 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()> 
>
>
Sortida:

rnorm()

rnorm()> La funció en programació R s'utilitza per generar un vector de nombres aleatoris que es distribueixen normalment. Sintaxi: 
rnorm(x, mean, sd)>
Exemple:
# 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()> 
>
>
Sortida: