R语言学习旅程之随机数与抽样_光环大数据培训

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R语言学习旅程之随机数与抽样_光环大数据培训

3.1随机数的产生R语言可以利用下面这些函数来对应产生你想要的分布的随机数均匀分布 runif(n,min=,max=)

正态分布rnorm(n,mean,sd)

二项分布 rbinom(n,size,prod) x服从B(n,p)

指数分布rexp(n,lamda=)lamda=1/mean x服从exp(λ)

下面是一下函数的分布函数

贝塔分布beta(a,b)shapelshapel二项分布binom()sizeprob柯西分布cauchy()locationscale卡方分布chisq(df)df指数分布exp()rateF分布f (df1,df2)df1,df2伽马分布gamma()shaperate几何分布geom()prob 超几何分布hyper()m,n,k逻辑分布logis()locationscale负二项分布nbinom()sizeprob正态分布norm()meansd多元正态分布munorm()meancov 泊松分布pois()lambdat分布t()df均匀分布unif()minmax

另外r+生成对应分布的随机数

d+生成对应分布的密度函数

p+生成对应分布的累计概率分布密度函数

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3.2抽样

3.2.1利用sample(x,n,replace=F,prob=NULL)

x代表总体向量 n代表样本容量 replace代表是否有放回prod代表各个抽样单位不同的入样概率 null代表等概率

例如sample(c(“h”,“t”),10,replace=T)

对于两个骰子

dice=as.vector(outer(1:6,1:6,paste))

sample(dice,10,replace=T)

其中outer(a,b,function)

function为空时求ab的外积,为paste时对应分别组合

3.2.2bootstrap

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到的概率仍为1\

,所得样本样本为bootstrap

例如faithful#读入内置数据

attach(faithful())#数据绑定

sample(faithful$eruptions,10,replace=T)

sample1=sample(faithful$eruptions,100,replace=T)

> par(mfrow=c(1,2))#一行分为两列

hist(faithful$eruptions,break=25)

hist(sample1,break=25)

3.3统计模拟

中心极限定理

设{xn}是独立同分布随机变量序列,其中E(X1)=μVar(X1)=σ2,则前n个变量之和的标准化变量Yn*=(X1+X2+X3+…Xn-nu)/(σ\

?)的分布函数将随着n →无穷而依概率收敛于标准正态分布。

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大数据培训、人工智能培训、Python培训、大数据培训机构、大数据培训班、数据分析培训、大数据可视化培训,就选光环大数据!光环大数据,聘请大数据领域具有多年经验的讲师,提高教学的整体质量与教学水准。讲师团及时掌握时代的技术,将时新的技能融入教学中,让学生所学知识顺应时代所需。通过深入浅出、通俗易懂的教学方式,指导学生较快的掌握技能知识,帮助莘莘学子实现就业梦想。

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光环大数据网站报名:http://hadoop.aura-el.com

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3.1 随机数的产生 R 语言可以利用下面这些函数来对应产生你想要的分布的 随机数 均匀分布 runif(n,min=,max=)

正态分布 rnorm(n,mean,sd)

二项分布 rbinom(n,size,prod)

x 服从 B(n,p)

指数分布 rexp(n,lamda=)lamda=1/mean x 服从 exp(λ)

下面是一下函数的分布函数 贝塔分布 beta(a,b)shapelshapel 二项分布 binom()sizeprob 柯西分布 cauchy()locationscale 卡方分布 chisq(df)df 指数分布 exp()rateF 分布 f (df1,df2)df1,df2 伽马分布 gamma()shaperate 几何分布 geom()prob 超几何分布 hyper()m,n,k 逻辑分布 logis()locationscale 负二项分布 nbinom()sizeprob 正态分布 norm()meansd 多元正态分布 munorm()meancov 泊松分布 pois()lambdat 分布 t()df 均匀分布 unif()minmax

另外 r+生成对应分布的随机数

d+生成对应分布的密度函数

p+生成对应分布的累计概率分布密度函数

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光环大数据--大数据培训&人工智能培训 http://hadoop.aura-el.com q+生成对应分布的分位数函数

3.2 抽样

3.2.1 利用 sample(x,n,replace=F,prob=NULL)

x 代表总体向量 n 代表样本容量 replace 代表是否有放回 prod 代表各个抽样单 位不同的入样概率 null 代表等概率

例如 sample(c(“h”,“t”),10,replace=T)

对于两个骰子

dice=as.vector(outer(1:6,1:6,paste))

sample(dice,10,replace=T)

其中 outer(a,b,function)

function 为空时求 ab 的外积,为 paste 时对应分别组合

3.2.2bootstrap

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光环大数据--大数据培训&人工智能培训 http://hadoop.aura-el.com 定义:在原始数据范围内做又放回的再抽样,样本容量仍为 n 每个单位每次被抽 到的概率仍为 1/n,所得样本样本为 bootstrap

例如 faithful#读入内置数据

attach(faithful())#数据绑定

sample(faithful$eruptions,10,replace=T)

sample1=sample(faithful$eruptions,100,replace=T)

> par(mfrow=c(1,2))#一行分为两列

hist(faithful$eruptions,break=25)

hist(sample1,break=25)

3.3 统计模拟

中心极限定理

设{xn}是独立同分布随机变量序列,其中 E(X1)=μVar(X1)=σ2,则前 n 个变 量之和的标准化变量 Yn*=(X1+X2+X3+?Xn-nu)/(σ/n?)的分布函数将随着 n →无穷而依概率收敛于标准正态分布。

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