R语言中dnorm, pnorm, qnorm与rnorm以及随机数

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R语言中dnorm, pnorm, qnorm与rnorm以及随机数,第1张

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title: R语言中dnorm, pnorm, qnorm与rnorm以及随机数

date: 2018-09-07 12:02:00

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在R语言中,与正态分布(或者说其它分布)有关的函数有四个,分别为dnorm,pnorm,qnorm和rnorm,其中,dnorm表示密度函数,pnorm表示分布函数,qnorm表示分位数函数,rnorm表示生成随机数的函数。在R中与之类似的函数还有很多,具体的可以通过 help(Distributions) 命令去查看,对于分位数或百分位数的一些介绍可以看这篇笔记 《分位数及其应用》 ,关于正态分布的知识可以看这篇笔记 《正态分布笔记》 。

现在这篇笔记就介绍一下这些函数的区别。

R提供了多种随机数生成器(random number generators, RNG),默认采用的是Mersenne twister方法产生的随机数,该方法是由Makoto Matsumoto和Takuji Nishimura于1997年提出来的,其循环周期是 。R里面还提供了了Wichmann-Hill、Marsaglia-Multicarry、Super-Duper、Knuth-TAOCP-2002、Knuth-TAOCP和L'Ecuyer-CMRG等几种随机数生成方法,可以通过 RNGkind() 函数进行更改,例如,如果要改为WIchmann-Hill方法,就使用如下语句:

在R中使用随机数函数,例如 rnorm() 函数来生成的随机数是不一样的,有时我们在做模拟时,为了比较不同的方法,就需要生成的随机数都一样,即重复生成相同的随机数,此时就可以使用 set.seed() 来设置随机数种子,其参数为整数,如下所示

dnorm 中的 d 表示 density , norm 表示正态贫,这个函数是正态分布的 概率密度(probability density)函数 。

正态分布的公式如下所示:

给定x,μ和σ后, dnorm() 这个函数返回的就是会返回上面的这个公式的值,这个值就是Z-score,如果是标准正态分布,那么上述的公式就变成了这个样子,如下所示:

现在看一个案例,如下所示:

dnorm(0,mean=0,sd=1) 由于是标准正态分布函数的概率密度,这个命令其实可以直接写为 dnorm(0) 即可,如下所示:

再看一个非标准正态分布的案例,如下所示:

虽然在 dnorm() 中,x是一个概率密度函数(PDF,Probability Density Function)的独立变量,但它也能看作是一组经过Z转换后的一组变量,现在我们看一下使用 dnorm 来绘制一个正态分布的概率密度函数曲线,如下所示:

现在使用 dnorm() 函数计算一下Z_scores的概率密度,如下所示:

现在绘图,如下所示:

从上面的结果可以看出,在每个Z-score处, dnorm 可以绘制出这个Z-score对应的正态分布的pdf的高度。

pnorm 函数中的 p 表示Probability,它的功能是,在正态分布的PDF曲线上,返回从负无穷到 q 的积分,其中这个 q 指的是一个Z-score。现在我们大概就可以猜测出 pnorm(0) 的值是0.5,因为在标准正态分布曲线上,当Z-score等于0时,这个点正好在标准正态分布曲线的正中间,那么从负无穷到0之间的曲线面积就是整个标准正态分布曲线下面积的一半,如下所示:

pnorm 函数还能使用 lower.tail 参数,如果 lower.tail 设置为 FALSE ,那么 pnorm() 函数返回的积分就是从 q 到正无穷区间的PDF下的曲线面积,因此我们就知道了, pnorm(q) 与 1-pnorm(q,lower.tail=FALSE) 的结果是一样的,如下所示:

在计算机出现之前的时代里,统计学家们使用正态分布进行统计时,通常是要查正态分布表的,但是,在计算机时代,通常都不使用正态分布表了,在R中, pnorm() 这个函数完全可以取代正态分布表了,现在我们使用一个Z-scores的向量来计算一下相应的累积概率,如下所示:

以上就是标准正态分布的 累积分布函数(CDF,Cumulative Distribution Function) 曲线。

简单来说, qnorm 是正态分布 累积分布函数(CDF,Cumulative Distribution Function) 的反函数,也就是说它可以视为 pnorm 的反函数,这里的 q 指的是quantile,即分位数。

使用 qnorm 这个函数可以回答这个问题:正态分布中的第p个分位数的Z-score是多少?

现在我们来计算一下,在正态分布分布中,第50百分位数的Z-score是多少,如下所示:

再来看一个案例:在正态分布中,第96个百分位的Z-score是多少,如下所示:

再来看一个案例:在正态分布中,第99个百分位的Z-score是多少,如下所示:

再来看一下 pnorm() 这个函数,如下所示:

从上面我们可以看到, pnorm 这个函数的功能是,我们知道某个Z-score是多少,它位于哪个分位数上。

接着我们进一步举例来说明一下 qnorm 和 pnorm 的具体功能,如下所示:

现在进行绘图,如下所示:

rnomr() 函数的功能用于生成一组符合正态分布的随机数,在学习各种统计学方法时, rnorm 这个函数应该是最常用的,它的参数有 n , mean , sd ,其中n表示生成的随机数,mean与sd分别表示正态分布的均值与标准差,现在举个例子,如下所示:

现在我们绘制一下上面的几个向量的直方图,看一下它们的均值是否在70附近,如下所示:

在R语言中,生成不同分布的各种类型的函数都是以d,p,q,r开头的,使用原理跟上面的正态分布都一样。

sample() 函数是一个用于生成随机数的重要的核心函数,如果仅传递一个数值n给它,就会返回一个从1到n的自然数的排列,如果传递是 n:m 就是生成从n到m的随机数,如是是 7,5 ,则会生成5个小于7的随机数,如下所示:

从上面的结果可以看出来,这些数字都是不同的,也就是说,sample函数默认情况下是不重复抽样,每个值只出现一次,如果允许有重复抽样,需要添加参数 replace = TRUE ,如下所示:

sample函数通常会从某些向量中随机挑一些参数,如下所示:

也可以挑日期,如下所示:

上述分布函数前面加上r,p、q、d就可以表示相应的目的:

标准正态分布下mean=0,sd=1

95%置信区间为[mean-1.96*sd,mean+1.96*sd]

即左侧概率和为97.5%的数据减去左侧概率和为2.5%的数据,期间的数据概率即为95%的置信区间。那为什么是1.96倍呢,先看两个函数

dnorm 中的 d 表示 density , norm 表示正态分布,这个函数是正态分布的 概率密度(probability density)函数 。

给定x,μ和σ后, dnorm() 这个函数返回的就是会返回上面的这个公式的值,如果是标准正态分布,dnorm(n,mean=0,sd=1)输出就是当取n时的概率值,就是正态分布图当x=n时y的值。

pnorm函数中的p表示Probability,它的功能是,在正态分布的PDF曲线上,返回从负无穷到q的积分,其中这个q指的是一个Z-score,x=(mean+Z-score*sd)时的Z-score。现在我们大概就可以猜测出pnorm(0)的值是0.5,因为在标准正态分布曲线上,当Z-score等于0时,这个点正好在标准正态分布曲线的正中间,那么从负无穷到0之间的曲线面积就是整个标准正态分布曲线下面积的一半,pnorm(n,mean=0,sd=1)输出从负无穷到mean+sd*n的概率总和

用的最多的是3倍sd,相当于在正态分布落在3倍sd区间的概率为99.73002%,落在1.96倍sd区间的概率为95.00042%

那怎么求标准正态分布下0.975%,0.025%对应的Z-score呢,利用qnorm函数,非标准正态下不能这么求,因为qnorm函数输入的是分位值。或者查询正态分布表。

rnorm()函数的功能用于生成一组符合正态分布的随机数,在学习各种统计学方法时,rnorm这个函数应该是最常用的,它的参数有n,mean,sd,表示随机生成n个正态分布均值为mean标准差为sd时的一组数据,如下所示:

当出现如图所示的分布,近似正态分布,但是左右胖瘦不太一致时,这是现实中普遍存在的分布情况,如高通量测序过程中的碱基GC分布,这种情况求95%区间的方法

-先求取左侧部分的sd,但是要补足右侧对称的数据

-同样求右侧部分的sd,同时补足左侧对称的数据

-用最高密度值时max_gc值加减1.96倍左右侧的sd

做出效果如图

数据准备

1 图内标注

函数text()用于绘图区域内部添加文本。

函数:text(x, y = NULL, labels = seq_along(x$x), adj = NULL, pos = NULL, offset = 0.5, vfont = NULL, cex = 1, col = NULL, font = NULL, ...)

x和y:用于指定添加文本的位置坐标,为数值型向量。如果,x和y向量的长度不同,则短的将会被循环使用。

labels:指定添加文本的内容,为字符串向量。

adj:调整文字的位置。其值位于[0,1]之间。当adj为1个值时,是调整labels的x轴的位置,当是2个值时,第1个调整的是x轴的位置,第2个调整的是y轴的位置。

pos:调整文字的方向位置,如果给定了此值,将覆盖adj给定的值。1,2,3和4分别对应坐标的下,左,上和右。

offset:此参数需要与pos结合使用。当指定pos时,给出字符偏移量。

vfont:NULL值为默认使用当前字体族。或者是一个长度为2的矢量字体字符向量。向量的第一个元素用于指定一种字体,第二个元素用于指定一种样式。如文本标签用表达式给出,则该项设置将被忽略。

cex:设置字体大小,如果为NA或NULL,则设置为1。

col:设置文本的颜色。

font:设置文本字体,1是默认值,普通文字,2代表加粗,3代表斜体, 4代表加粗+斜体,5只有用来ADOBE的设备上时,才有用。

srt:文本倾斜的角度。

1.1 指定坐标添加文本

1.2 指定坐标添加多个文本

1.3 对图形元素添加文本标注

1.4 特殊符号

有时候需要在图上标注诸如求和、积分、上下标等数学符号,还有一些公式等。这里需要用到函数expression(...),...是要输入的表达式。 可以通过help(plotmath)以获得更多表达式的细节和示例。

2 图外标注

函数mtext()用于在图形四个边界之一添加文本。

mtext(text, side = 3, line = 0, outer = FALSE, at = NA, adj = NA, padj = NA, cex = NA, col = NA, font = NA, ...)

text:指定文本内容。

side:指定是哪个页边空白(1=下面,2=左边,3=上边,4=右边)。

line:指定文字出现的位置,文字和对应坐标轴平行。从坐标轴开始向外从0开始计数。

at:以用户坐标指定字符串位置。

adj:调整阅读方向。为使字符串平行坐标轴,adj=0,意味着左对齐或下对齐,而adj=1表示右对齐或上对齐。

padj:调整每个字符串垂直阅读的方向(它通过adj控制)。对于平行轴的字符串,padj=0表示右或上对齐,padj=1表示左或下对齐。

cex:调整字体大小,默认为1。

font:调整文字字体。

col:调整文字颜色。

参考资料:

《R语言实战》(中文版),人民邮电出版社,2013.

R语言中使用text()函数给绘图添加文字, https://www.biye5u.com/article/r/2018/6381.html

投必得R语言教程,第二讲 R作图-基础-图形参数设置:标题、图例、文字, https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU1Mzc3OTIwNg==&mid=2247495531&idx=1&sn=cdd80d4e950ae2b344cf188c68922fa8&chksm=fbef0602cc988f14e93b71bc6fcc2fda782d3ae9a3a67601a6c87756f4ae85bcc5d9c56d9b51&scene=21#wechat_redirect