#x、q为实验结果;p为累积概率。

############################################################################ 多项分布

一次试验有k个独立结果,其发生概率分别为p1、p2...。则n次试验后各结果发生的次数符合多项分布。

产生随机样本:

rmultinom(n, size, prob)

#抛10次骰子为一次实验,做1000次实验。则n=1000,size=10。

#prob为每个独立结果出现的概率,其总和为1。

#结果为k×n的矩阵,k即length(prob)

密度函数:

dmultinom(x, size, prob)

#x和prob是两个长度相等的向量。

############################################################################# 负二项分布

伯努利试验重复进行,成功的概率为p,直到出现r次成功。则试验失败的次数符合负二项分布。

f(x)=choose(x+r-1, r-1) * p^r * (1-p)^x

E(X)=r(1-p)/p; Var(x)= r(1-p)/(p^2)

产生随机样本:

rnbinom(n, size, prob)

#连续抛硬币,出现5次正面为一次实验,做1000次实验。则n=1000,size=5。

#prob为成功的概率

#r=1即为几何分布

密度函数:

dnbinom(x, size, prob)

pnbinom(q, size, prob)

qnbinom(p, size, prob)

########################################################################## 超几何分布

从装有n个白球和m个黑球的罐子里,取k个球,其中白球的个数符合超几何分布。

f(x) = choose(n, x) choose(m, k-x) / choose(m+n, k)

E(x)=k*n/(m+n)

Var(x)=(k*n/(m+n)) * (n+m-k)/(n+m-1)) * (1-n/(n+m))

#前几个分布都是在试验之间相互独立的基础上得来的,而超几何分布中,前一次试验会对后一次试验产生影响。

#当n+m→∞,则超几何分布近似于二项分布。

产生随机样本:

rhyper(nn, m, n, k)

#nn为实验次数,m为白球个数,n为黑球个数,k为每次实验取出小球个数。

密度函数:

dhyper(x, m, n, k)

phyper(q, m, n, k)

qhyper(p, m, n, k)

######################################################################### 泊松分布:

单位量度内某一事件的发生次数。

p(x) = λ^x * exp(-λ)/x!

E(x)=Var(x)=λ

产生随机样本:

rpois(n, λ)

密度函数:

dpois(x, λ)

ppois(q, λ)

qpois(p, λ)

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