R語言學習記錄 2

2021-09-29 05:15:57 字數 1529 閱讀 2951

#學習如何構造r函式


#難度提公升


#構造統計分布


#避免命名衝突


#例如,定義函式f01為引數為a的指數分布的密度函式,


#定義f02為該指數分布的分布函式,取a=1/5,進行計算,


#可以看出,三種計算結果基本一致.


f01 = function(x,a)


f01(5,1/5)


f02 = function(x,a)


c = 3;


c = f02();c


#現成的指數分布密度函式


dexp()


#指數分布密度函式


pef.exp = function(x,a)


dexp(3,1/5)


pef.exp(-3,1/5)


f03 = function(x)


#integrate針對一元函式做積分


integrate(f03,lower = 0,upper = 5)#對f03在(0,3)上求定積分


#應用：


1）罕見的概率分布


1.次序統計量


2.最大，最小值


3.艾拉姆伽


#為了解指數分布的次序統計量的一些統計特徵,


並沿用上面編寫好的d( )函式.


假設總體服從引數為0.01的指數分布,


則它的分布函式可表示為pexp(x,0.01),


密度函式可表示為dexp(x,0.01),


採樣本容量為5的樣本並描述這5個次序統計量的統計性質.


d = function(n,i)


f.exp = function(n,i,x,a)


z = seq(0,500,0.05)


plot(z,f.exp(5,1,z,0.01),type = "l",xlim = range(z),ylim = c(0,0.02))


lines(z,f.exp(5,2,z,0.01),col=2)


lines(z,f.exp(5,3,z,0.01),col=3)


lines(z,f.exp(5,4,z,0.01),col=4)


lines(z,f.exp(5,5,z,0.01),col=5)


legend(x=420,y=0.02,legend=c("i=1", "i=2","i=3","i=4","i=5"),lty=1,col=c(1:5))


#如果要求第三個次序統計量壽命未超過100 的概率


f = function(x)#將f.exp()變為一元函式，另外三個引數固定


integrate(f,0,100)


g = function(m,k,t,y)


fi.exp = function(x)


j = integrate(fi.exp,0,y)


return (j)


}g(10,5,0.2,4)


#例子4.1.2


fw = function(n,i,x)


f1 = function(x)


g1 = function(y)


q1 = g1(7);q1

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