R-binomial-distribution

R-二項分布

二項分布モデルは、一連の実験で可能な結果が2つしかないイベントの成功確率を見つけることを扱います。 たとえば、コインを投げると、常に頭または尾になります。 コインを10回繰り返し投げることで正確に3つの頭を見つける確率は、二項分布の間に推定されます。

Rには、2項分布を生成する4つの組み込み関数があります。 以下に説明します。

dbinom(x, size, prob)
pbinom(x, size, prob)
qbinom(p, size, prob)
rbinom(n, size, prob)

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以下は、使用されるパラメータの説明です-

• x は数値のベクトルです。
• p は確率のベクトルです。
• n は観測数です。
• *サイズ*は試行回数です。
• prob は、各試行の成功確率です。

dbinom（）

この関数は、各点の確率密度分布を提供します。

# Create a sample of 50 numbers which are incremented by 1.
x <- seq(0,50,by = 1)

# Create the binomial distribution.
y <- dbinom(x,50,0.5)

# Give the chart file a name.
png(file = "dbinom.png")

# Plot the graph for this sample.
plot(x,y)

# Save the file.
dev.off()

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上記のコードを実行すると、次の結果が生成されます-

dbinom（）graph

pbinom（）

この関数は、イベントの累積確率を提供します。 これは、確率を表す単一の値です。

# Probability of getting 26 or less heads from a 51 tosses of a coin.
x <- pbinom(26,51,0.5)

print(x)

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上記のコードを実行すると、次の結果が生成されます-

[1] 0.610116

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qbinom（）

この関数は、確率値を受け取り、累積値が確率値と一致する数値を提供します。

# How many heads will have a probability of 0.25 will come out when a coin
# is tossed 51 times.
x <- qbinom(0.25,51,1/2)

print(x)

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上記のコードを実行すると、次の結果が生成されます-

[1] 23

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rbinom（）

この関数は、指定されたサンプルから指定された確率の必要な数の乱数値を生成します。

# Find 8 random values from a sample of 150 with probability of 0.4.
x <- rbinom(8,150,.4)

print(x)

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上記のコードを実行すると、次の結果が生成されます-

[1] 58 61 59 66 55 60 61 67

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