R-정규 분포

독립적 인 소스의 데이터를 무작위로 수집하면 일반적으로 데이터 분포가 정상인 것으로 관찰됩니다. 즉, 가로 축의 변수 값과 세로 축의 값 개수로 그래프를 그릴 때 종 모양 곡선을 얻습니다. 곡선의 중심은 데이터 세트의 평균을 나타냅니다. 그래프에서 값의 50 %는 평균의 왼쪽에 있고 나머지 50 %는 그래프의 오른쪽에 있습니다. 이것을 통계에서 정규 분포라고합니다.

R에는 정규 분포를 생성하는 4 개의 내장 함수가 있습니다. 아래에 설명되어 있습니다.

dnorm(x, mean, sd)
pnorm(x, mean, sd)
qnorm(p, mean, sd)
rnorm(n, mean, sd)

다음은 위의 기능에서 사용되는 매개 변수에 대한 설명입니다.

x 숫자로 구성된 벡터입니다.
p 확률의 벡터입니다.
n 관찰 횟수 (표본 크기)입니다.
mean샘플 데이터의 평균값입니다. 기본값은 0입니다.
sd표준 편차입니다. 기본값은 1입니다.

dnorm ()

이 함수는 주어진 평균 및 표준 편차에 대해 각 지점에서 확률 분포의 높이를 제공합니다.

# Create a sequence of numbers between -10 and 10 incrementing by 0.1.
x <- seq(-10, 10, by = .1)

# Choose the mean as 2.5 and standard deviation as 0.5.
y <- dnorm(x, mean = 2.5, sd = 0.5)

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

plot(x,y)

# Save the file.
dev.off()

위 코드를 실행하면 다음과 같은 결과가 생성됩니다.

pnorm ()

이 함수는 정규 분포 된 난수가 주어진 숫자의 값보다 작을 확률을 제공합니다. "누적 분포 함수"라고도합니다.

# Create a sequence of numbers between -10 and 10 incrementing by 0.2.
x <- seq(-10,10,by = .2)
 
# Choose the mean as 2.5 and standard deviation as 2. 
y <- pnorm(x, mean = 2.5, sd = 2)

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

# Plot the graph.
plot(x,y)

# Save the file.
dev.off()

위 코드를 실행하면 다음과 같은 결과가 생성됩니다.

qnorm ()

이 함수는 확률 값을 가져와 누적 값이 확률 값과 일치하는 숫자를 제공합니다.

# Create a sequence of probability values incrementing by 0.02.
x <- seq(0, 1, by = 0.02)

# Choose the mean as 2 and standard deviation as 3.
y <- qnorm(x, mean = 2, sd = 1)

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

# Plot the graph.
plot(x,y)

# Save the file.
dev.off()

위 코드를 실행하면 다음과 같은 결과가 생성됩니다.

rnorm ()

이 함수는 분포가 정규 분포 인 난수를 생성하는 데 사용됩니다. 샘플 크기를 입력으로 받아 많은 난수를 생성합니다. 생성 된 숫자의 분포를 보여주기 위해 히스토그램을 그립니다.

# Create a sample of 50 numbers which are normally distributed.
y <- rnorm(50)

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

# Plot the histogram for this sample.
hist(y, main = "Normal DIstribution")

# Save the file.
dev.off()

위 코드를 실행하면 다음과 같은 결과가 생성됩니다.