能不能用R语言按下面编程形式将正态分布改为指数分布,画出指数分布概率密度和分布函数?sigma=1u=c(-2,0,2)#计算和绘图x=seq(-6,6,0.1)t1=t2=list()for(i in 1:3){t1[[i]]=dnorm(x,u[i],sigma)t2[[i]]=pnorm(x,u[i],sigma)}par(mar=c(2,2,2,1))plot(x,t1[[1]],xlim=c(-6...
在R语言中,我们可以使用内置的函数来生成正态分布的概率密度函数,并进行可视化。 R语言代码示例 接下来,我们将绘制一个标准正态分布的概率密度函数,并在此基础上进行一些自定义设置。 1. 基本的正态分布绘制 # 设置均值和标准差mu<-0sigma<-1# 生成x值x<-seq(-4,4,by=0.1)# 计算概率密度y<-dnorm(x,me...
安装完成后,可以加载这个包并进行概率密度计算。以下是一个例子,展示如何使用R语言绘制二元正态分布的概率密度函数: library(mvtnorm)# 设置参数mu<-c(0,0)# 均值向量sigma<-matrix(c(1,0.5,0.5,1),nrow=2)# 协方差矩阵# 创建网格数据x<-seq(-3,3,length.out=100)y<-seq(-3,3,length.out=100)grid...
#R语言轻松画图系列---正态分布概率密度和分布函数曲线 程序代码(悠然老师) library("MASS") # fractions()在MASS包中,把小数转换成分数 par(mfrow=c(2,2)) #画2行2列4个图,先按行排 # 1 正态分布"μ改变,σ不变",画概率密度曲线和分布函数曲线 mu<...