开机时间排名——一个正态分布的应用的案例
开机时间排名——一个正态分布的应用的案例
data <- read.csv("D:\\data\\20150930\\startTime.csv")
mean(data[, 1])
sd(data[, 1])
hist(
data[, 1], prob=TRUE,
main="开机时间频率直方图",
ylab="频率", xlab="开机时间(秒)"
)
lines(density(data[, 1]), col="red")
qqnorm(
data[, 1],
main="QQ图",
ylab="y", xlab="x"
);
qqline(data[, 1]);
data_mean <- mean(data[, 1])
data_sd <- sd(data[, 1])
> data_mean
[1] 50.7848
> data_sd
[1] 11.10776
> 1 - pnorm(38, mean=data_mean, sd=data_sd)
[1] 0.8751295
hist(
scale(data[, 1]), prob=TRUE,
main="开机时间正态分布直方图",
ylab="频率", xlab="开机时间z值"
)
lines(density(scale(data[, 1])), col="red")
#一个是33秒,排名5%,一个是43秒,排名23%
#从标准正态分布中,求出5%,23%百分位对应的z值是什么
z05_100 <- qnorm(0.05, mean=0, sd=1)
z23_100 <- qnorm(0.23, mean=0, sd=1)
#求解线性方程组
#z05_100 = (33 - _mean)/_sd => z05_100*_sd + _mean = 33
#z23_100 = (43 - _mean)/_sd => z23_100*_sd + _mean = 43
#求解线性方程组
r <- solve(
matrix(
c(z05_100, 1, z23_100, 1),
nrow = 2, ncol = 2,
byrow=TRUE
),
matrix(
c(33, 43),
nrow = 2
)
);
#进行验证
pnorm(33, mean=r[2, 1], sd=r[1, 1])
pnorm(43, mean=r[2, 1], sd=r[1, 1])
> r
[,1]
[1,] 11.03745
[2,] 51.15498
> #进行验证
> pnorm(33, mean=r[2, 1], sd=r[1, 1])
[1] 0.05
> pnorm(43, mean=r[2, 1], sd=r[1, 1])
[1] 0.23
原文链接 http://www.datastudy.cc/article/3d870616e0a90bf4f342deb693c0ee30
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