📅 最后修改于: 2023-12-03 14:46:52.815000 🧑 作者: Mango
Gamma分布在统计学中具有广泛的应用，在R编程中也提供了多个函数来处理Gamma分布。本文将介绍R编程中与Gamma分布相关的四个函数，分别是dgamma()、pgamma()、qgamma()和rgamma()。
dgamma()函数用于计算Gamma概率密度函数（PDF），它有三个主要参数：x、shape和scale。x表示需要计算PDF的值，shape表示形状参数（默认值为1），scale表示尺度参数（默认值为1）。
例如，计算Gamma分布x为2，形状参数为3，尺度参数为2时的概率密度：
x <- 2
shape <- 3
scale <- 2
dgamma(x, shape, scale)
输出结果为：
[1] 0.0410425
pgamma()函数用于计算Gamma累积分布函数（CDF），它同样有三个主要参数：q、shape和scale。q表示需要计算CDF的值，shape表示形状参数（默认值为1），scale表示尺度参数（默认值为1）。
例如，计算Gamma分布q为2，形状参数为3，尺度参数为2时的累积分布：
q <- 2
shape <- 3
scale <- 2
pgamma(q, shape, scale)
输出结果为：
[1] 0.5768099
qgamma()函数用于计算Gamma分布的分位数，也就是累积分布函数的反函数。它同样有三个主要参数：p、shape和scale。p表示需要计算分位数的概率值，shape表示形状参数（默认值为1），scale表示尺度参数（默认值为1）。
例如，计算Gamma分布概率值为0.8，形状参数为3，尺度参数为2时的分位数：
p <- 0.8
shape <- 3
scale <- 2
qgamma(p, shape, scale)
输出结果为：
[1] 6.972972
rgamma()函数用于生成Gamma分布的随机样本，它同样有两个主要参数：n和shape、scale。n表示需要生成的随机样本数，shape表示形状参数（默认值为1），scale表示尺度参数（默认值为1）。
例如，生成10个形状参数为3，尺度参数为2的Gamma随机样本：
n <- 10
shape <- 3
scale <- 2
rgamma(n, shape, scale)
输出结果为：
[1] 4.9942854 1.9677004 5.7427986 4.2404693 2.6042575 5.8550965 8.2319248 4.4096790 3.0818123 1.9529918
以上就是R编程中Gamma分布相关的四个函数介绍，它们可以方便地帮助我们进行Gamma分布的各种计算和分析。