In diesem Artikel sehen wir uns eine Anleitung zu den Methoden dnorm, pnorm, qnorm und rnorm an Normalverteilung im Programmiersprache R .

dnorm-Funktion

Diese Funktion gibt den Wert der Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion (pdf) der Normalverteilung bei gegebener Zufallsvariable x, einem Populationsmittelwert μ und der Populationsstandardabweichung σ zurück.

Syntax; dnorm(x, Mittelwert, sd)

Parameter:

• x: Vektor der Quantile.
• bedeuten: Mittelwertvektor.
• sd: Vektorstandardabweichung.

Beispiel:

In diesem Beispiel ermitteln wir den Wert der Standardnormalverteilung pdf bei x=1 mithilfe der Funktion dnorm() im R.

wie die Schule erfunden wurde

R

>

Rufen Sie eine JS-Funktion aus HTML auf

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Ausgabe:

[1] 0.2419707>

pnorm-Funktion

Diese Funktion gibt den Wert der kumulativen Dichtefunktion (cdf) der Normalverteilung bei gegebener Zufallsvariable q, einem Populationsmittelwert μ und der Populationsstandardabweichung σ zurück.

Syntax: pnorm(q, Mittelwert, sd,lower.tail)

Parameter:

• q: Es ist ein Vektor von Quantilen.
• bedeuten: Mittelwertvektor.
• sd: Vektorstandardabweichung.
• Lower.tail: Es ist logisch; Wenn TRUE (Standard), sind die Wahrscheinlichkeiten anders

Beispiel: In diesem Beispiel berechnen wir den Prozentsatz der Schüler dieser Schule, die größer als 75 Zoll sind. Die Größe der Männer an einer bestimmten Schule ist normalverteilt mit einem Mittelwert von μ = 70 Zoll und einer Standardabweichung von σ = 3 Zoll unter Verwendung von pnorm()-Funktion im R.

R

Singleton-Designmuster Java

>

>

Ausgabe:

[1] 0.04779035>

An dieser Schule sind 4,779 % der Männer größer als 75 Zoll.

qnorm-Funktion

Diese Funktion gibt den Wert der inversen kumulativen Dichtefunktion (cdf) der Normalverteilung bei gegebener Zufallsvariable p, einem Populationsmittelwert μ und der Populationsstandardabweichung σ zurück.

Syntax: qnorm(p, Mittelwert = 0, sd = 0, unterer.tail = WAHR)

Parameter:

• p: Es stellt das zu verwendende Signifikanzniveau dar
• bedeuten: Mittelwertvektor.
• sd: Vektorstandardabweichung.
• Lower.tail = TRUE: Dann wird die Wahrscheinlichkeit links von p in der Normalverteilung zurückgegeben.

Beispiel:

In diesem Beispiel berechnen wir den Z-Score des 95. Quantils der Standardnormalverteilung mithilfe der Funktion qnorm() in R.

R

Python __name__

>

>

Ausgabe:

[1] 1.644854>

rnorm-Funktion

Diese Funktion generiert einen Vektor normalverteilter Zufallsvariablen mit einer Vektorlänge n, einem Populationsmittelwert μ und einer Populationsstandardabweichung σ.

Syntax: rnorm(n, Mittelwert, SD)

Parameter:

• n: Anzahl der zu simulierenden Datensätze
• bedeuten: Mittelwertvektor.
• sd: Vektorstandardabweichung.

Beispiel: In diesem Beispiel generieren wir mit der Funktion rnorm() einen Vektor aus 10 normalverteilten Zufallsvariablen mit Mittelwert=10 und sd=2.

Skript-Shell ausführen

R

>

>

Ausgabe:

[1] 10,886837 9,678975 12,668778 10,391915 7,021026 10,697684 9,340888 6,896892 12,067081 11,049609