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1、常见概率分布
代码语言：javascript复制##正态分布
pnorm(1.96) #P(x<=1.96)时的分布概率
pnorm(1.96,0,1) #上同
pnorm(1.96,lower.tail = F) #P(x>1.96)注意与pnorm的区别
qnorm(0.975) #已知分布概率求x值
dnorm(0) #f(0)概率密度值
rnorm(111) #产生符合正态分布的111个随机数
##泊松分布 Possion(x,λ)
dpois(2,0.9) #等同概率密度
dpois(2.1,0.9) #x一定需要整数
ppois(2.1,0.9) #分布概率，取2.1的最小整数其他一些分布函数：
一个利用概率分布解决问题的例子
1. 某人进行射击，每次击中目标的命中率为0.02，独立射击400次，求至少击中两次的概率。
解：400重伯努利试验，用二项分布求解。
P{X = k} = C400k * (0.02)^k * (0.0=98)^(400-k)
P{X≥2} = 1 – P{X = 0} - P{X = 1}
代码语言：javascript复制> 1 - sum(pbinom(0:1, 400, 0.02))
[1] 0.99685612、根据分布产生随机数
均匀分布、正态分布是比较常见的产生随机数的分布
代码语言：javascript复制> runif(10)
[1] 0.961465376 0.007521925 0.193619234 0.137027246 0.739370654 0.072907082
[7] 0.674551635 0.650777811 0.984664183 0.796723066显著性水平为5%的正态分布的双侧临界值是：
代码语言：javascript复制> qnorm(0.025)
[1] -1.959964
> qnorm(0.975)
[1] 1.959964随机数中产生的问题
问：set.seed设置了种子，但是每次产生的随机数还是不同？
解答：set.seed()只对运行该命令后的第一次随机产生结果有效。
[plain] view plain copy
print?
- > set.seed(13)
- > rnorm(10)
- [1] 0.5543269 -0.2802719 1.7751634 0.1873201 1.1425261 0.4155261
- [7] 1.2295066 0.2366797 -0.3653828 1.1051443
- > set.seed(13)
- > rnorm(10)
- [1] 0.5543269 -0.2802719 1.7751634 0.1873201 1.1425261 0.4155261
- [7] 1.2295066 0.2366797 -0.3653828 1.1051443
- >
要得到相同的随机数，还得再“重写”一遍 set seed(123) rnorm()
这样，每次得到的随机数就一样。
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应用一：rep()和replicate()批量取随机数
来源公众号：砍柴问樵夫
问题：假设我想从符合正态分布的数据集中随机抽取2个数据，排序， 这样的数据我需要10对，你会怎么做？
很多人都会想到用rep()这个函数，我们来试试。
代码语言：javascript复制rep(sort(sample(rnorm(n=100,mean = 0,sd = 1),2)),10)结果文件：
代码语言：javascript复制> rep(sort(sample(rnorm(n=100,mean = 0,sd = 1),2)),10)
[1] 0.1188322 0.3224045 0.1188322 0.3224045 0.1188322 0.3224045 0.1188322
[8] 0.3224045 0.1188322 0.3224045 0.1188322 0.3224045 0.1188322 0.3224045
[15] 0.1188322 0.3224045 0.1188322 0.3224045 0.1188322 0.3224045很明显不符合我们的要求。
该怎么解决呢？
replicate()函数可以实现，具体如下：
代码语言：javascript复制replicate(n=10,expr=sort(sample(rnorm(n=100,mean = 0,sd = 1),2)))结果文件：
代码语言：javascript复制 [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6]
[1,] -0.72719296 -0.9876203 -2.212692 -0.8753055 0.2981434 -1.2255357
[2,] -0.02896154 0.9458406 1.511990 1.9813026 1.2695440 -0.2565482
[,7] [,8] [,9] [,10]
[1,] -0.21979065 -0.6226580 -0.2889041 0.566944
[2,] 0.09309426 0.4599596 0.5187426 1.602581大家应该注意到：rep()返回的是向量，replicate()返回的是矩阵。
下面列出两个函数的用法：
rep()：
rep(x, ...)
rep.int(x, times) #每个元素重复次数
rep_len(x, length.out) #生成向量长度
replicate()，replicate(n, expr, simplify = "array") #随机数生成器
