Wir k\u00f6nnen die folgenden Funktionen verwenden, um mit der Gammaverteilung in R zu arbeiten:<\/span><\/p>\n Die folgenden Beispiele zeigen, wie Sie jede dieser Funktionen in der Praxis nutzen k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie Sie mit der Funktion dgamma()<\/strong> ein Wahrscheinlichkeitsdichtediagramm einer Gammaverteilung mit bestimmten Parametern erstellen:<\/span> <\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie Sie mit der Funktion pgamma()<\/strong> ein kumulatives Dichtediagramm einer Gammaverteilung mit bestimmten Parametern erstellen:<\/span> <\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie Sie mit der Funktion qgamma()<\/strong> ein Quantildiagramm einer Gammaverteilung mit bestimmten Parametern erstellen:<\/span> <\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie Sie mit der Funktion rgamma()<\/strong> 1000 Zufallsvariablen generieren und visualisieren, die einer Gammaverteilung mit einem Formparameter von 5 und einem Ratenparameter von 3 folgen:<\/span> <\/p>\n Die folgenden Tutorials erkl\u00e4ren, wie man andere g\u00e4ngige statistische Verteilungen in R verwendet:<\/span><\/p>\n So verwenden Sie die Normalverteilung in R<\/a> In der Statistik wird die Gammaverteilung h\u00e4ufig zur Modellierung von Wahrscheinlichkeiten im Zusammenhang mit Wartezeiten verwendet. Wir k\u00f6nnen die folgenden Funktionen verwenden, um mit der Gammaverteilung in R zu arbeiten: dgamma(x, Form, Rate) \u2013 ermittelt den Wert der Dichtefunktion einer Gammaverteilung mit bestimmten Form- und Geschwindigkeitsparametern. pgamma(q, Form, Rate) \u2013 ermittelt den Wert der kumulativen […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n\n
Beispiel 1: Verwendung von dgamma()<\/strong><\/span><\/h3>\n
#define x-values\n<\/span>x <- seq(0, 2, by=0.01) \n \n#calculate gamma density for each x-value\n<\/span>y <- dgamma(x, shape=5) \n \n#create density plot\n<\/span>plot(y)\n<\/strong><\/pre>\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/gamma2.png\")
<\/p>\n Beispiel 2: Verwendung von pgamma()<\/strong><\/span><\/h3>\n
#define x-values\n<\/span>x <- seq(0, 2, by=0.01) \n \n#calculate gamma density for each x-value\n<\/span>y <- pgamma(x, shape=5) \n \n#create cumulative density plot\n<\/span>plot(y)<\/strong> <\/pre>\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/gamma3.png\")
<\/p>\n Beispiel 3: Verwendung von qgamma()<\/strong><\/span><\/h3>\n
#define x-values\n<\/span>x <- seq(0, 1, by=0.01) \n \n#calculate gamma density for each x-value\n<\/span>y <- qgamma(x, shape=5) \n \n#create quantile plot\n<\/span>plot(y)<\/strong> <\/pre>\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/gamma4.png\")
<\/p>\n Beispiel 4: Verwendung von rgamma()<\/strong><\/span><\/h3>\n
#make this example reproducible\n<\/span>set. seeds<\/span> (0)\n\n#generate 1,000 random values that follow gamma distribution\n<\/span>x <- rgamma(n=1000, shape=5, rate=3)\n\n#create histogram to view distribution of values\n<\/span>hist(x)\n<\/strong><\/pre>\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/gamma1.png\")
<\/p>\n Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n
Wie man die Binomialverteilung in R verwendet<\/a>
So verwenden Sie die Poisson-Verteilung in R<\/a>
Verwendung der geometrischen Verteilung in R<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"