R の dpois、ppois、qpois、rpois のガイド

このチュートリアルでは、次の関数を使用して R でポアソン分布を操作する方法を説明します。

• dpois : ポアソン確率密度関数の値を返します。
• ppois : ポアソン累積密度関数の値を返します。
• qpois : 逆ポアソン累積密度関数の値を返します。
• rpois : ポアソン分布する確率変数のベクトルを生成します。

これらの各関数を使用する例をいくつか示します。

しなければならない

dos関数は、次の構文を使用して、平均成功率に基づいて特定の数の成功が発生する確率を計算します。

dpois(x, ラムダ)

金：

• x:成功回数
• ラムダ:平均成功率

この関数の実際の使用例を次に示します。

あるウェブサイトでは 1 時間あたり 10 件の販売が行われていることがわかっています。指定された 1 時間に、サイトでちょうど 8 件の販売が行われる確率はどれくらいですか?

 dpois(x=8, lambda=10)

#0.112599

サイトでちょうど 8 件の販売が行われる確率は0.112599です。

ポイス

p pois関数は、次の構文を使用して、平均成功率に基づいて特定の数以下の成功が発生する確率を計算します。

ppois(q, ラムダ)

金：

• q:成功数
• ラムダ:平均成功率

この関数の実際の使用例をいくつか示します。

あるウェブサイトでは 1 時間あたり 10 件の販売が行われていることがわかっています。指定された時間内に、サイトの売上が 8 件以下になる確率はどれくらいですか?

 ppois(q=8, lambda=10)

#0.3328197

サイトが特定の 1 時間に 8 件以下の販売を行う確率は0.3328197です。

あるウェブサイトでは 1 時間あたり 10 件の販売が行われていることがわかっています。指定された時間内に、サイトが 8 件以上の販売を行う確率はどれくらいですか?

 1 - ppois(q=8, lambda=10)

#0.6671803

サイトが特定の 1 時間に 8 件以上の販売を行う確率は0.6671803です。

qpeas

q pois関数は、次の構文を使用して、平均成功率に基づいて特定のパーセンタイルに対応する成功の数を見つけます。

qpois(p, ラムダ)

金：

• p:パーセンタイル
• ラムダ:平均成功率

この関数の実際の使用例を次に示します。

あるウェブサイトでは 1 時間あたり 10 件の販売が行われていることがわかっています。 1 時間で売上の 90 パーセンタイルに達するには、サイトで何件の売上を達成する必要がありますか?

 qpois(p=.90, lambda=10)

#14

サイトが 1 時間で売上の 90 パーセンタイルに達するには、 14 件の売上を達成する必要があります。

豆

関数r poisは、次の構文を使用して、特定の平均成功率を持つポアソン分布に従う確率変数のリストを生成します。

rpois(n, ラムダ)

金：

• n:生成する確率変数の数
• ラムダ:平均成功率

この関数の実際の使用例を次に示します。

成功率 10 のポアソン分布に従う 15 個の確率変数のリストを生成します。

 rpois(n=15, lambda=10)

# [1] 13 8 8 20 8 10 8 10 13 10 12 8 10 10 6

これらの数値はランダムに生成されるため、 rpois()関数は毎回異なる数値を生成します。再現可能な例を作成したい場合は、必ずset.seed()コマンドを使用してください。