在 R 编程中计算 Beta 分布 - dbeta()、pbeta()、qbeta() 和 rbeta() 函数

Beta分布是描述一个随机变量在0和1之间取值的概率分布。在R编程中，可以使用dbeta()，pbeta()，qbeta()和rbeta()函数来计算Beta分布。

dbeta() 函数

dbeta()函数可以计算Beta分布的概率密度函数。它有三个参数: x、shape1和shape2。

• x：表示随机变量的取值。
• shape1：表示Beta分布的第一个参数。
• shape2：表示Beta分布的第二个参数。

下面是一个使用dbeta()函数计算Beta分布的概率密度函数的示例代码:

# 设置Beta分布的参数值
shape1 <- 2
shape2 <- 5

# 计算Beta分布在0.1, 0.2和0.3的概率密度函数
dbeta(0.1, shape1, shape2)
dbeta(0.2, shape1, shape2)
dbeta(0.3, shape1, shape2)

pbeta() 函数

pbeta()函数可以计算Beta分布的累积分布函数。它有三个参数：q、shape1和shape2。

• q：表示随机变量的取值。
• shape1：表示Beta分布的第一个参数。
• shape2：表示Beta分布的第二个参数。

下面是一个使用pbeta()函数计算Beta分布的累积分布函数的示例代码:

# 设置Beta分布的参数值
shape1 <- 2
shape2 <- 5

# 计算Beta分布在0.1, 0.2和0.3的累积分布函数
pbeta(0.1, shape1, shape2)
pbeta(0.2, shape1, shape2)
pbeta(0.3, shape1, shape2)

qbeta() 函数

qbeta()函数可以计算Beta分布的分位数函数。它有三个参数：p、shape1和shape2。

• p：表示概率。
• shape1：表示Beta分布的第一个参数。
• shape2：表示Beta分布的第二个参数。

下面是一个使用qbeta()函数计算Beta分布的分位数函数的示例代码:

# 设置Beta分布的参数值
shape1 <- 2
shape2 <- 5

# 计算Beta分布在0.5, 0.6和0.7的分位数函数
qbeta(0.5, shape1, shape2)
qbeta(0.6, shape1, shape2)
qbeta(0.7, shape1, shape2)

rbeta() 函数

rbeta()函数可以生成Beta分布的随机变量。它有两个参数：n和shape1和shape2。

• n：表示要生成的随机变量的个数。
• shape1：表示Beta分布的第一个参数。
• shape2：表示Beta分布的第二个参数。

下面是一个使用rbeta()函数生成Beta分布随机变量的示例代码:

# 设置Beta分布的参数值
shape1 <- 2
shape2 <- 5

# 生成10个基于Beta分布的随机变量
rbeta(10, shape1, shape2)

以上就是关于在R编程中计算Beta分布的dbeta()，pbeta()，qbeta()和rbeta()函数的介绍。使用这些函数，可以方便地计算和模拟Beta分布的概率分布。