R에서 감마 분포를 사용하는 방법(예제 포함)

통계에서 감마 분포는 대기 시간과 관련된 확률을 모델링하는 데 자주 사용됩니다.

R에서 감마 분포 작업을 위해 다음 함수를 사용할 수 있습니다.

• dgamma(x, shape, rate) – 특정 모양 및 비율 매개변수를 사용하여 감마 분포의 밀도 함수 값을 찾습니다.
• pgamma(q, shape, rate) – 특정 모양 및 비율 매개변수를 사용하여 감마 분포의 누적 밀도 함수 값을 찾습니다.
• qgamma(p, shape, rate) – 특정 모양 및 비율 매개변수를 사용하여 감마 분포의 역누적밀도 함수 값을 찾습니다.
• rgamma(n, shape, rate) – 특정 모양 및 비율 매개변수를 사용하여 감마 분포를 따르는 n개의 무작위 변수를 생성합니다.

다음 예에서는 이러한 각 기능을 실제로 사용하는 방법을 보여줍니다.

예제 1: dgamma() 사용 방법

다음 코드는 dgamma() 함수를 사용하여 특정 매개변수를 사용하여 감마 분포의 확률 밀도 플롯을 생성하는 방법을 보여줍니다.

 #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)

예제 2: pgamma() 사용 방법

다음 코드는 pgamma() 함수를 사용하여 특정 매개변수를 사용하여 감마 분포의 누적 밀도 플롯을 생성하는 방법을 보여줍니다.

 #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) 

예제 3: qgamma() 사용 방법

다음 코드는 qgamma() 함수를 사용하여 특정 매개변수를 사용하여 감마 분포의 분위수 플롯을 생성하는 방법을 보여줍니다.

 #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) 

예제 4: rgamma() 사용 방법

다음 코드는 rgamma() 함수를 사용하여 모양 매개변수가 5이고 비율 매개변수가 3인 감마 분포를 따르는 1000개의 무작위 변수를 생성하고 시각화하는 방법을 보여줍니다.

 #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)

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 R에서 다른 일반적인 통계 분포를 사용하는 방법을 설명합니다.

R에서 정규분포를 사용하는 방법
R에서 이항 분포를 사용하는 방법
R에서 포아송 분포를 사용하는 방법
R에서 기하학적 분포를 사용하는 방법