我要评论统计分布每一种分布有四个函数：d――density（密度函数），p――分布函数，q――分位数函数，r――随机数函数。正态曲线呈钟型，两头低，中间高，左右对称因其曲线呈钟形，因此人们又经常称之为钟形曲线。
1. rnorm
生成正太分布的随机数
rnorm(n, mean = 0, sd = 1)
rnorm(100) rnorm(10,2,5)
2. dnorm
概率密度分布
dnorm(x, mean = 0, sd = 1, log = false)
dnorm(1) # 标准正态分布中，x=1时的概率。 # 作图 x <- seq(-1,1,0.01) plot(x,dnorm(x))
3. pnorm
累积概率
pnorm(q, mean = 0, sd = 1, lower.tail = true, log.p = false)
pnorm(0) # 正太分布中，x从负无穷到0的累积概率（积分 pnorm(1.644854) # 默认 lower.tail=true，p[x ≤ x] pnorm(1.644854, lower.tail=false) #p[x > x]
4.qnorm
该函数采用概率值，并给出累积值与概率值匹配的数字，pnorm的反函数。
qnorm(p, mean = 0, sd = 1, lower.tail = true, log.p = false)
qnorm(0.95) # 累积值为0.95的x值 qnorm(c(0.5,0.8,0.6,0.3)) qnorm(pnorm(0))
5. 正态分布检验
可以通过密度图、qq图以及正态分布假设检测数据是否为正态分布。
# p<0.05，则分布为非正态分布。 x1 <- rnorm(50) x2 <- runif(30) shapiro.test(x1) shapiro.test(x2) shapiro.test(rnorm(100, mean = 5, sd = 3)) shapiro.test(runif(100, min = 2, max = 4))
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