Hoe de gammaverdeling in r te gebruiken (met voorbeelden)

In de statistieken wordt de gammaverdeling vaak gebruikt om kansen met betrekking tot wachttijden te modelleren.

We kunnen de volgende functies gebruiken om met de gammaverdeling in R te werken:

• dgamma(x, vorm, snelheid) – vindt de waarde van de dichtheidsfunctie van een gammaverdeling met bepaalde vorm- en snelheidsparameters.
• pgamma(q, vorm, snelheid) – vindt de waarde van de cumulatieve dichtheidsfunctie van een gammaverdeling met bepaalde vorm- en snelheidsparameters.
• qgamma(p, vorm, snelheid) – vindt de waarde van de inverse cumulatieve dichtheidsfunctie van een gammaverdeling met bepaalde vorm- en snelheidsparameters.
• rgamma(n, vorm, snelheid) – genereert n willekeurige variabelen die een gammaverdeling volgen met bepaalde vorm- en snelheidsparameters.

De volgende voorbeelden laten zien hoe u elk van deze functies in de praktijk kunt gebruiken.

Voorbeeld 1: Hoe dgamma() te gebruiken

De volgende code laat zien hoe u de functie dgamma() gebruikt om een kansdichtheidsplot van een gammaverdeling met bepaalde parameters te maken:

 #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)

Voorbeeld 2: Hoe pgamma() te gebruiken

De volgende code laat zien hoe u de functie pgamma() gebruikt om een cumulatieve dichtheidsplot van een gammaverdeling met bepaalde parameters te maken:

 #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) 

Voorbeeld 3: Hoe qgamma() te gebruiken

De volgende code laat zien hoe u de functie qgamma() gebruikt om een kwantieldiagram van een gammaverdeling met bepaalde parameters te maken:

 #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) 

Voorbeeld 4: Hoe rgamma() te gebruiken

De volgende code laat zien hoe u de functie rgamma() kunt gebruiken om 1000 willekeurige variabelen te genereren en te visualiseren die een gammaverdeling volgen met een vormparameter van 5 en een snelheidsparameter van 3:

 #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)

Aanvullende bronnen

In de volgende tutorials wordt uitgelegd hoe u andere veelgebruikte statistische verdelingen in R kunt gebruiken:

Hoe de normale verdeling in R te gebruiken
Hoe binominale verdeling te gebruiken in R
Hoe de Poisson-verdeling in R te gebruiken
Hoe geometrische distributie te gebruiken in R