R에서 지수 분포를 그리는 방법

지수 분포는 특정 사건이 발생할 때까지 기다려야 하는 시간을 모델링하는 데 사용되는 확률 분포입니다.

확률 변수 X가 지수 분포를 따르는 경우 X 의 확률 밀도 함수는 다음과 같이 작성될 수 있습니다.

f (x; λ) = λe ^-λx

금:

• λ: 비율 매개변수
• e: 대략 2.718과 같은 상수

누적 분포 함수

F (x; λ) = 1 – e – ^λx

이 튜토리얼에서는 R에서 지수 분포를 위해 PDF 및 CDF를 그리는 방법을 설명합니다.

확률밀도함수 그리기

다음 코드는 비율 매개변수 λ = 0.5를 사용하여 지수 분포의 PDF를 그리는 방법을 보여줍니다.

 curve ( dexp (x, rate = .5), from=0, to=10, col=' blue ')

다음 코드는 다양한 비율 매개변수를 사용하여 지수 분포의 여러 PDF를 그리는 방법을 보여줍니다.

 #plot PDF curves
curve ( dexp (x, rate = .5), from=0, to=10, col=' blue ')
curve ( dexp (x, rate = 1), from=0, to=10, col=' red ', add= TRUE )
curve ( dexp (x, rate = 1.5), from=0, to=10, col=' purple ', add= TRUE )

#add legend
legend (7, .5, legend=c(" rate=.5 ", " rate=1 ", " rate=1.5 "),
       col=c(" blue ", " red ", " purple "), lty=1, cex=1.2)

누적 분포 함수 그리기

다음 코드는 비율 매개변수 λ = 0.5를 사용하여 지수 분포의 CDF를 그리는 방법을 보여줍니다.

 curve ( pexp (x, rate = .5), from=0, to=10, col=' blue ') 

다음 코드는 다양한 비율 매개변수를 사용하여 지수 분포의 여러 CDF를 그리는 방법을 보여줍니다.

 #plot CDF curves
curve ( pexp (x, rate = .5), from=0, to=10, col=' blue ')
curve ( pexp (x, rate = 1), from=0, to=10, col=' red ', add= TRUE )
curve ( pexp (x, rate = 1.5), from=0, to=10, col=' purple ', add= TRUE )

#add legend
legend (7, .9, legend=c(" rate=.5 ", " rate=1 ", " rate=1.5 "),
       col=c(" blue ", " red ", " purple "), lty=1, cex=1.2) 

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 R에서 다른 확률 분포를 그리는 방법을 설명합니다.

R에서 포아송 분포를 그리는 방법
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R에서 분포를 그리는 방법
R에서 정규 분포를 그리는 방법
R에서 카이제곱 분포를 그리는 방법