Як побудувати графік біноміального розподілу в r

Щоб побудувати графік функції ймовірної маси для біноміального розподілу в R, ми можемо використати такі функції:

• dbinom(x, size, prob), щоб створити функцію маси ймовірності
• plot(x, y, type = ‘h’) для побудови функції маси ймовірності, вказуючи, що графік є гістограмою (type=’h’)

Щоб побудувати функцію маси ймовірності, просто вкажіть розмір   (наприклад, кількість випробувань) і prob (наприклад, ймовірність успіху в даному випробуванні) у функції dbinom() .

Наприклад, наведений нижче код ілюструє, як побудувати функцію маси ймовірності для біноміального розподілу з розміром = 20 і імовірністю = 0,3:

 success <- 0:20

plot(success, dbinom(success, size=20, prob=.3), type='h')

Вісь х показує кількість успіхів, а вісь ординат показує ймовірність отримання такої кількості успіхів у 20 випробуваннях.

Ми можемо додати заголовок, змінити мітки осей і збільшити ширину ліній, щоб зробити сюжет більш естетичним:

 success <- 0:20

plot(success,dbinom(success,size=20,prob=.3),
     type='h',
     main='Binomial Distribution (n=20, p=0.3)',
     ylab='Probability',
     xlab ='# Successes',
     lwd=3)

Ви можете використовувати наступний код, щоб отримати фактичні ймовірності для кожної кількості успіхів, відображених на діаграмі:

 #prevent R from displaying numbers in scientific notation
options(scipen=999) 

#define range of successes
success <- 0:20

#display probability of success for each number of trials
dbinom(success, size=20, prob=.3)

[1] 0.00079792266297612 0.00683933711122388 0.02784587252426865
[4] 0.07160367220526231 0.13042097437387065 0.17886305056987975
[7] 0.19163898275344257 0.16426198521723651 0.11439673970486122
[10] 0.06536956554563482 0.03081708090008504 0.01200665489613703
[13] 0.00385928193090119 0.00101783259716075 0.00021810698510587
[16] 0.00003738976887529 0.00000500755833151 0.00000050496386536
[19] 0.00000003606884753 0.00000000162716605 0.00000000003486784

Додаткові ресурси

Введення в біноміальний розподіл
Розуміння форми біноміального розподілу