Como usar a distribuição gama em r (com exemplos)

Nas estatísticas, a distribuição gama é frequentemente usada para modelar probabilidades relacionadas aos tempos de espera.

Podemos usar as seguintes funções para trabalhar com a distribuição gama em R:

• dgamma(x, shape, rate) – encontra o valor da função de densidade de uma distribuição gama com determinados parâmetros de forma e taxa.
• pgamma(q, shape, rate) – encontra o valor da função de densidade cumulativa de uma distribuição gama com determinados parâmetros de forma e taxa.
• qgamma(p, shape, rate) – encontra o valor da função de densidade cumulativa inversa de uma distribuição gama com determinados parâmetros de forma e taxa.
• rgamma(n, shape, rate) – gera n variáveis aleatórias que seguem uma distribuição gama com determinados parâmetros de formato e taxa.

Os exemplos a seguir mostram como usar cada uma dessas funções na prática.

Exemplo 1: Como usar dgamma()

O código a seguir mostra como usar a função dgamma() para criar um gráfico de densidade de probabilidade de uma distribuição gama com determinados parâmetros:

 #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)

Exemplo 2: Como usar pgamma()

O código a seguir mostra como usar a função pgamma() para criar um gráfico de densidade cumulativa de uma distribuição gama com determinados parâmetros:

 #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) 

Exemplo 3: Como usar qgamma()

O código a seguir mostra como usar a função qgamma() para criar um gráfico quantílico de uma distribuição gama com determinados parâmetros:

 #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) 

Exemplo 4: Como usar rgamma()

O código a seguir mostra como usar a função rgamma() para gerar e visualizar 1.000 variáveis aleatórias que seguem uma distribuição gama com um parâmetro de forma de 5 e um parâmetro de taxa de 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)

Recursos adicionais

Os tutoriais a seguir explicam como usar outras distribuições estatísticas comuns em R:

Como usar a distribuição normal em R
Como usar distribuição binomial em R
Como usar a distribuição de Poisson em R
Como usar distribuição geométrica em R