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？

Python027

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？,第1张

如果只是画图，用curve()函数就好了

画正态密度：curve(dnorm,xlim=c(-3,3),col=2)

xlim是控制x轴显示从哪儿到哪儿，col是控制曲线颜色

画指数密度：curve(dexp(x,rate=1),xlim=c(0,5))

画指数分布：curve(pexp(x,rate=1),xlim=c(0,5))

你的方法是生成很多点x=seq(-6,6,0.1)

逐一算出函数值

t1[[i]]=dnorm(x,u[i],sigma)

t2[[i]]=pnorm(x,u[i],sigma)

最后在plot出来，用type="l"和lty=2的虚线弄出来。

curve这些功能都可以做到。

curve(dexp(x,rate=1),xlim=c(0,5),lty=2,add=T)就有虚线，

add=T可以一图多线

mutate：变异 突变 改变 数据修改

紧接着创建新的列gain和speed

新创建的列同时也可以使用（但是保留的方法仍然是赋值给某个名称）：

由于系统显示限制，最后一列没有展示出来，运行view()函数即可：

如果只想要保留新的变量，那就使用transmute()函数：

此时参与计算的arr_delay、dep_delay、air_time、hours都消失，只有新转换的gain、hours 、gain_per_hour三列。

mutare()函数可以和前面提到的几个函数结合起来使用。其中进行运算的时候，肯定会涉及到R语言的计算语言，以下列出几个常用的：

举例：