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範例:機率分佈
在機率分佈表中使用機率分佈函數。
機率密度
1. 使用 dchisq 函數計算自由度為 11 之 5.5 的卡方變數機率密度:
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2. 使用 dt 函數計算自由度為 4 之 -1.56 的變數 t 機率密度:
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累積機率
1. 使用 pnorm 函數計算標準常態變數超過 1.0 的機率:
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2. 使用 pchisq 函數計算自由度為 7 之卡方變數小於 5.6 的機率:
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3. 使用 pbinom 函數計算大小為 15 且參數為 0.6 的二項變數小於或等於 10 的機率。
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4. 使用 qbinom 函數計算大小為 15 且參數為 0.6 的二項變數小於或等於 10 的機率。
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5. 使用 rbinom 函數建立含有大小為 n=7 且成功機率為 q=0.65 之二項分佈的 m=5 亂數向量。
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重新計算工作表會導致函數 rbinom 傳回一組新的亂數。
6. 使用 dbeta 函數,為實數形狀參數 3 與 2 計算值 x=0.8 的機率密度:
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7. 使用 pbeta 函數計算 beta 變數 (a=3b=2) 超過 0.8 的機率:
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8. 使用 qbeta 函數計算機率 p=0.8 的累積機率逆分佈:
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9. 使用 rbeta 函數建立含有大小為 n=6 且成功機率為 q=0.75 之二項分佈的 m=5 亂數向量。
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逆累積機率
1. 使用 qnorm 函數計算機率 p 的累積機率逆分佈:
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2. 使用 qt 函數計算機率 p 的累積機率逆分佈:
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F 分佈
1. 使用 dF 函數計算自由度為 4 與 6 之 F 分佈的第 65 個百分位數:
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2. 使用 pF 函數計算自由度為 5 與 7 之機率 0.75 的累積機率分佈:
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3. 使用 qF 函數計算自由度為 9 與 8 之 F 分佈的第 95 個百分位數:
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4. 使用 rF 函數建立具有自由度為 2 與 3 之 F 分佈的 7 個亂數向量:
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重新計算工作表會導致函數 rF 傳回一組新的亂數。
這是否有幫助?