超几何分布

在R编程中，超几何分布（hypergeometric distribution）是一种离散概率分布，用于描述从有限总体中进行抽样的结果。它类似于二项分布，但超几何分布中采样不是独立的。超几何分布通常用于从有限总体中选择特定属性的对象的数量。

计算超几何分布

在R中，可以使用phyper()函数计算超几何分布的概率。phyper(q, m, n, k)的参数含义如下：

• q：表示随机变量的取值，即抽到的具有特定属性的对象的数量。
• m：表示总体中具有特定属性的对象的数量。
• n：表示总体大小。
• k：表示抽样数量。

下面是一个计算超几何分布概率的示例代码片段：

# 导入stats包
library(stats)

# 计算超几何分布概率
q <- 2  # 抽到的具有特定属性的对象的数量
m <- 10  # 总体中具有特定属性的对象的数量
n <- 50  # 总体大小
k <- 5  # 抽样数量

probability <- phyper(q, m, n, k)

# 打印结果
probability

上述代码中，probability变量将存储计算得到的超几何分布概率。

可视化超几何分布

除了计算超几何分布概率，还可以使用R中的图表库来可视化超几何分布。下面是一个使用ggplot2库绘制超几何分布概率质量函数（PMF）的示例代码片段：

# 导入ggplot2包
library(ggplot2)

# 创建数据框
data <- data.frame(q = 0:k)  # q的取值范围
data$probability <- dhyper(data$q, m, n, k)  # 计算超几何分布的PMF

# 绘制超几何分布PMF的柱状图
ggplot(data, aes(x = q, y = probability)) +
  geom_bar(stat = "identity", fill = "blue", width = 0.5) +
  xlab("Number of objects with specific attribute") +
  ylab("Probability") +
  ggtitle("Hypergeometric Distribution PMF")

上述代码中，data数据框存储了超几何分布概率质量函数的取值和概率。使用ggplot2库的函数来绘制柱状图，并设置x轴和y轴标签以及图表标题。

以上就是R编程中超几何分布的介绍，包括计算超几何分布概率和可视化超几何分布的示例代码。通过这些内容，程序员可以更好地理解和使用超几何分布在数据分析和统计任务中的应用。