R中的连续均匀分布
连续均匀分布也称为从区间 a 和区间 b 之间定义的连续区间中任意选择随机数的概率分布。均匀分布在整个区间保持相同的概率。因此，它的绘图是一个矩形，因此它通常被称为矩形分布。在这里，我们将讨论各种函数和应该使用这些函数来获得所需概率的情况。
对于均匀分布，我们首先需要一个随机创建的介于两个数字之间的序列。 R 编程语言中的 runif()函数用于生成服从均匀分布的随机序列。
Syntax:
runif(n, min = 0, max = 1)
Parameter:
- n= number of random samples
- min=minimum value(by default 0)
- max=maximum value(by default 1)
例子：
R
print("Random 15 numbers between 1 and 3")
runif(15, min=1, max=3)R
min <- 0
max <- 40
print ("Quantile Function Value")
# calculating the quantile function value
qunif(0.2, min = min, max = max)R
min <- 0
max <- 1
# Specify x-values for qunif function
xpos <- seq(min, max , by = 0.02)
# supplying corresponding y coordinations
ypos <- qunif(xpos, min = 10, max = 100)
# plotting the graph
plot(ypos)R
# generating a sequence of values
x <- 5:10
print ("dunif value")
# calculating density function
dunif(x, min = 1, max = 20)R
min <- 0
max <- 100
# Specify x-values for qunif function
xpos <- seq(min, max , by = 0.5)
# supplying corresponding y coordinations
ypos <- dunif(xpos, min = 10, max = 80)
# plotting the graph
plot(ypos , type="o")R
min <- 0
max <- 60
# calculating punif value
punif (15 , min =min , max = max)R
min <- 0
max <- 60
# calculating punif value
punif (15 , min =min , max = max, lower.tail=FALSE)输出
[1] “Random 15 numbers between 1 and 3”
[1] 1.534 1.772 1.027 1.765 2.739 1.681 1.964 2.199 1.987 1.372 2.655 2.337 2.588 1.216 2.447
概率的分位数
通过分位数，我们的意思是低于给定值点的分数（或百分比）。 qunif() 方法用于计算给定均匀分布的任何概率 (p) 的相应分位数。要使用此索性就用必需的参数调用的函数。
Syntax:
qunif(p, min = 0, max = 1)
Parameter :
- p – The vector of probabilities
- min , max – The limits for calculation of quantile function
示例 1：
电阻
min <- 0
max <- 40
print ("Quantile Function Value")
# calculating the quantile function value
qunif(0.2, min = min, max = max)
输出
[1] “Quantile Function Value”
[1] 8
可以使用 R 中的 seq() 方法以向量序列的形式指定 x 值。可以计算相应的 y 位置。
示例 2：
电阻
min <- 0
max <- 1
# Specify x-values for qunif function
xpos <- seq(min, max , by = 0.02)
# supplying corresponding y coordinations
ypos <- qunif(xpos, min = 10, max = 100)
# plotting the graph
plot(ypos)
输出
概率密度函数
R 编程语言中的 dunif() 方法用于生成密度函数。它在指定的区间 (a, b) 内计算 R 语言中的均匀密度函数。
Syntax:
dunif(x, min = 0, max = 1, log = FALSE)
Parameter:
- x: input sequence
- min, max= range of values
- log: indicator, of whether to display the output values as probabilities.
产生的结果将针对间隔的每个值。因此，将生成一个序列。
示例 1：
电阻
# generating a sequence of values
x <- 5:10
print ("dunif value")
# calculating density function
dunif(x, min = 1, max = 20)
输出
[1] “dunif value”
[1] 0.05263158 0.05263158 0.05263158 0.05263158 0.05263158 0.05263158
所有值都相等，这就是为什么它被称为均匀分布的原因。让我们绘制它以获得更好的图片。
示例 2：
电阻
min <- 0
max <- 100
# Specify x-values for qunif function
xpos <- seq(min, max , by = 0.5)
# supplying corresponding y coordinations
ypos <- dunif(xpos, min = 10, max = 80)
# plotting the graph
plot(ypos , type="o")
输出
累积概率分布
R中的punif()方法用于计算均匀累积分布函数，即变量X取值小于x（即x <= X）的概率。如果我们需要计算一个值 x > X，我们可以计算 1 – punif(x)。
句法：
punif(q, min = 0, max = 1, lower.tail = TRUE)
将所有满足比较条件的独立概率相加。
例子：
电阻
min <- 0
max <- 60
# calculating punif value
punif (15 , min =min , max = max)
输出
[1] 0.25
例子：
电阻
min <- 0
max <- 60
# calculating punif value
punif (15 , min =min , max = max, lower.tail=FALSE)
输出
[1] 0.75