1、第一步，调用runif()函数，这时函数内的值为6，生成6个随机数，如下图所示：2、第二步，再次调用runif()函数，runif(6)又生成6个随机数，如下图所示：3、第三步，使用set.seed(12345)设置种子元素，然后调用runif(6)，查看数据情况，如下图所示：4、第四步，再次调用set.seed()函数，这时...
--首先要在窗口中用安装函数,载入函数,才能使用。 安装函数:install.packages() eg:install.packages("gclus") 载入函数:library() eg:library(gclus) 包的使用方法:命令help(package="package_name")可以输出某个包的简短描述以及包中的函数名称和数据集名称的列表。使用函数help()可以查看其中任意函数或数据集的...
0-1分布二项分布使用R语言进行简单计算 本讲内容及要求 离散型随机变量及其分布连续型随机变量与概率密度函数 随机变量概念 p30例1.硬币抛三次,可以得到23=8个元素或子集。 记X为三次投掷得到正面H的总数,那么对于S={e}中的每一个样本点e,X都有一个数与之对应,X是定义在样本空间S上的一个实值函数。
R语言使用as.vector函数将矩阵数据转化为向量数据（matrix to vector） x <- c(1,2,3,4,5) ...
其中参数二为指数密度函数中的λ 指数分布概率密度图: set.seed(1)x=seq(0,90,length.out=100)y=dexp(x,0.0168)plot(x,y,col='red',type="l",xaxs="i",yaxs="i",xlim=c(0,90),main="指数分布概率密度图",xlab="时间",ylab="概率") ...
table res_table = raw_table %>% mutate_vars(.func = function(x) ifelse(x<4,0,1)) #...
默认情况下alternative=“two.side”即总体相关系数不等于0.若总体相关系数小于0，取“less”,大于0取“greater”。如下图，检验两个变量的显著性，概率为p-value=1.217e-11,上亿次都少于一次的机会见到0.065这样大的样本相关度，几乎不可能，拒绝原假设。即两变量的总体相关度不为0.6 cor.test函数只能每次...
三角函数计算 复数计算 方程计算 一、基本计算 (一)、四则运算: 加减乘除、余数、整除、绝对值、判断正负 (1)判断正负 > sign(-2:3) [1] -1 -1 0 1 1 1 #sign函数用以判断数值型向量的正负,0表示向量为0,-1表示向量为负,+1表示向量为正 ...
熟练掌握随机变量概念及函数表达方式，了解0-1分布、二项分布及使用R语言进行简单计算。深入探讨离散型随机变量及其分布，对比连续型随机变量与概率密度函数。定义随机变量时，明确其取值范围及函数表达式。结合实际案例，如硬币抛掷次数，解释如何定义随机变量及其分布函数。引导小组讨论，鼓励学生应用随机变量定义...
你可以使用R语言内置的函数sd()来计算0到100的标准差。具体操作如下：生成0到100的向量 x <- 0:100 计算标准差 sd(x)输出结果为：[1] 29.30017 因此，0到100的标准差为29.30017。