आर में गामा वितरण का उपयोग कैसे करें (उदाहरण के साथ)

आंकड़ों में, गामा वितरण का उपयोग अक्सर प्रतीक्षा समय से संबंधित संभावनाओं को मॉडल करने के लिए किया जाता है।

हम आर में गामा वितरण के साथ काम करने के लिए निम्नलिखित कार्यों का उपयोग कर सकते हैं:

• डीगामा(एक्स, आकार, दर) – निश्चित आकार और दर मापदंडों के साथ गामा वितरण के घनत्व फ़ंक्शन का मूल्य पाता है।
• पीगामा(क्यू, आकार, दर) – निश्चित आकार और दर मापदंडों के साथ गामा वितरण के संचयी घनत्व फ़ंक्शन का मूल्य पाता है।
• क्यूगामा(पी, आकार, दर) – निश्चित आकार और दर मापदंडों के साथ गामा वितरण के व्युत्क्रम संचयी घनत्व फ़ंक्शन का मूल्य पाता है।
• rगामा (एन, आकार, दर) – एन यादृच्छिक चर उत्पन्न करता है जो कुछ आकार और दर मापदंडों के साथ गामा वितरण का पालन करता है।

निम्नलिखित उदाहरण दिखाते हैं कि व्यवहार में इनमें से प्रत्येक फ़ंक्शन का उपयोग कैसे करें।

उदाहरण 1: डीगामा() का उपयोग कैसे करें

निम्नलिखित कोड दिखाता है कि कुछ मापदंडों के साथ गामा वितरण की संभाव्यता घनत्व प्लॉट बनाने के लिए dgamma() फ़ंक्शन का उपयोग कैसे करें:

 #define x-values
x <- seq(0, 2, by=0.01)   
  
#calculate gamma density for each x-value
y <- dgamma(x, shape=5) 
  
#create density plot
plot(y)

उदाहरण 2: पगामा का उपयोग कैसे करें()

निम्नलिखित कोड दिखाता है कि कुछ मापदंडों के साथ गामा वितरण का संचयी घनत्व प्लॉट बनाने के लिए pgamma() फ़ंक्शन का उपयोग कैसे करें:

 #define x-values
x <- seq(0, 2, by=0.01)   
  
#calculate gamma density for each x-value
y <- pgamma(x, shape=5) 
  
#create cumulative density plot
plot(y) 

उदाहरण 3: क्यूगामा का उपयोग कैसे करें()

निम्नलिखित कोड दिखाता है कि कुछ मापदंडों के साथ गामा वितरण का क्वांटाइल प्लॉट बनाने के लिए qgamma() फ़ंक्शन का उपयोग कैसे करें:

 #define x-values
x <- seq(0, 1, by=0.01)   
  
#calculate gamma density for each x-value
y <- qgamma(x, shape=5) 
  
#create quantile plot
plot(y) 

उदाहरण 4: रगामा का उपयोग कैसे करें()

निम्नलिखित कोड दिखाता है कि 1000 यादृच्छिक चर उत्पन्न करने और कल्पना करने के लिए rgamma() फ़ंक्शन का उपयोग कैसे करें जो 5 के आकार पैरामीटर और 3 के दर पैरामीटर के साथ गामा वितरण का पालन करते हैं:

 #make this example reproducible
set. seeds (0)

#generate 1,000 random values that follow gamma distribution
x <- rgamma(n=1000, shape=5, rate=3)

#create histogram to view distribution of values
hist(x)

अतिरिक्त संसाधन

निम्नलिखित ट्यूटोरियल बताते हैं कि आर में अन्य सामान्य सांख्यिकीय वितरणों का उपयोग कैसे करें:

आर में सामान्य वितरण का उपयोग कैसे करें
R में द्विपद वितरण का उपयोग कैसे करें
आर में पॉइसन वितरण का उपयोग कैसे करें
आर में ज्यामितीय वितरण का उपयोग कैसे करें