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R语言中的统计函数表

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发表于 2011-1-22 21:29:17 | 显示全部楼层 |阅读模式
R 的统计表
R 给出了详尽的统计表。R 还提供了相关工具来计算累计概率分布函数P(X ·
x),概率密度函数和分位数函数(给定q,符合P(X · x) > q 的最小x就是对应的分位
数),和基于概率分布的计算机模拟。
概率分布R 对应的名字附加参数
β分布beta shape1, shape2, ncp
二项式分布binom size, prob
Cauchy 分布cauchy location, scale
卡方分布chisq df, ncp
指数分布exp rate
F分布f df1, df1, ncp
γ分布gamma shape, scale
几何分布geom prob
超几何分布hyper m, n, k
对数正态分布lnorm meanlog, sdlog
logistic 分布logis location, scale
负二项式分布nbinom size, prob
正态分布norm mean, sd
Poisson 分布pois lambda
t 分布t df, ncp
均匀分布unif min, max
Weibull 分布weibull shape, scale
Wilcoxon 分布wilcox m, n
不同的名字前缀表示不同的含义,d表示概率密度函数,p 表示累积分布函数
(cumulative distribution function,CDF) ,q 表示分位函数以及r 表示随机模
拟(random deviates)或者随机数发生器。dxxx 的第一个参数是x,pxxx是q,qxxx
是p,和rxxx的是n (rhyper 和rwilcox例外,二者的参数是nn)。偏态指数(non-
centrality parameter)ncp 现在仅用于累积分布函数,大多数概率密度函数和部分其
他情况1:更细节的内容可以参考在线帮助文档。
pxxx 和qxxx 函数都有逻辑参数lower.tail 和log.p, dxxx 也有一个逻辑参
数log。这样就让计算函数的各种累积概率值成为可能。例如可以通过下式直接
计算累计(\积分的") 风险(hazard)函数,H(t) = ¡log(1 ¡ F(t)),
- pxxx(t, ..., lower.tail = FALSE, log.p = TRUE)
或用来计算更精确的对数似然值(dxxx(..., log = TRUE))。
此外还有函数ptukey 和qtukey 计算来自正态分布样本的标准化全距(studentized
range)的分布。
这里是一些例子
> ## t分布的双侧p值
> 2*pt(-2.43, df = 13)
> ## F(2, 7)分布的上1%分位数
> qf(0.99, 2, 7)
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