dchisq() pchisq() qchisq() rchisq() dgamma(), pgamma(), qgamma(), rgamma()
时间: 2023-10-31 13:04:11 浏览: 50
这些函数都是用于卡方分布和伽玛分布的函数,具体解释如下:
- dchisq(x, df):生成x在自由度为df的卡方分布下的概率密度值。
- pchisq(q, df):生成x在自由度为df的卡方分布下的累积分布函数值。
- qchisq(p, df):生成x在自由度为df的卡方分布下的分位点。
- rchisq(n, df):生成n个服从自由度为df的卡方分布的随机数。
- dgamma(x, shape, scale):生成x在形状参数为shape、尺度参数为scale的伽玛分布下的概率密度值。
- pgamma(q, shape, scale):生成x在形状参数为shape、尺度参数为scale的伽玛分布下的累积分布函数值。
- qgamma(p, shape, scale):生成x在形状参数为shape、尺度参数为scale的伽玛分布下的分位点。
- rgamma(n, shape, scale):生成n个服从形状参数为shape、尺度参数为scale的伽玛分布的随机数。
以下是一些具体的使用示例:
```r
# 生成一个服从自由度为10的卡方分布的随机数
x <- rchisq(1, df=10)
# 计算x在自由度为10的卡方分布下的概率密度值
y <- dchisq(x, df=10)
# 计算x在自由度为10的卡方分布下的累积分布函数值
z <- pchisq(x, df=10)
# 计算自由度为10的卡方分布下的分位点,使得累积分布函数值为0.5
q <- qchisq(p=0.5, df=10)
# 生成一个服从形状参数为2、尺度参数为1的伽玛分布的随机数
x <- rgamma(1, shape=2, scale=1)
# 计算x在形状参数为2、尺度参数为1的伽玛分布下的概率密度值
y <- dgamma(x, shape=2, scale=1)
# 计算x在形状参数为2、尺度参数为1的伽玛分布下的累积分布函数值
z <- pgamma(x, shape=2, scale=1)
# 计算形状参数为2、尺度参数为1的伽玛分布下的分位点,使得累积分布函数值为0.5
q <- qgamma(p=0.5, shape=2, scale=1)
```
在代码中,使用rchisq函数和rgamma函数生成服从卡方分布和伽玛分布的随机数,然后使用dchisq函数和dgamma函数计算随机数在对应分布下的概率密度值,使用pchisq函数和pgamma函数计算随机数在对应分布下的累积分布函数值,使用qchisq函数和qgamma函数计算对应分布下的分位点。需要注意的是,这些函数的参数可以根据具体情况进行调整,比如自由度、形状参数、尺度参数等。