用r语言做这个正态分布

Python017

用r语言做这个正态分布,第1张

#pnorm函数的使用形式：pnorm(p,mean=0,sd=1,lower.tail=TRUE,log.p=FALSE)

#a.P(X>=2)

pnorm(2,mean=2,sd=3,lower.tail=FALSE)

#b.P(1<=X<7)

pnorm(7,mean=2,sd=3,lower.tail=TRUE)-pnorm(1,mean=2,sd=3,lower.tail=TRUE)

#c.P(-2.5<=X<-1)

pnorm(-1,mean=2,sd=3,lower.tail=TRUE)-pnorm(-2.5,mean=2,sd=3,lower.tail=TRUE)

#d.P(-3<=X-2<3)即P(-1<=X<5)

pnorm(5,mean=2,sd=3,lower.tail=TRUE)-pnorm(-1,mean=2,sd=3,lower.tail=TRUE)

用r语言求正态分布的标准差：产生100个均值为0标准差为1的正态分布随机数：rnorm（100，mean=0，sd=1）指数分布数dnorm（x，mean=5，sd=1，log=TRUE）。

正态分布的标准差正态分布N～（μ，duδ^2），方差D（x）=δ^2，E（x）=μ。服从标准正态分布，通过查标准正态分布表就可以直接计算出原正态分布的概率值。μ维随机向量具有类似的概率规律时，随机向量遵从多维正态分布。

标准正态分布

又称为u分布，是以0为均数、以1为标准差的正态分布，记为N（0，1）。标准正态分布曲线下面积分布规律是：在-1.96～+1.96范围内曲线下的面积等于0.9500，在-2.58～+2.58范围内曲线下面积为0.9900。统计学家还制定了一张统计用表（自由度为∞时），借助该表就可以估计出某些特殊u1和u2值范围内的曲线下面积。