在统计学中，伽马分布经常被用来模拟与等待时间有关的概率。
我们可以使用以下函数来处理R中的伽马分布。
- dgamma(x, shape, rate)- 找到具有一定形状和速率参数的伽马分布的密度函数值。
- pgamma(q, shape, rate)- 找到具有一定形状和速率参数的伽马分布的累积密度函数值。
- qgamma(p, shape, rate)- 找到具有一定形状和速率参数的伽马分布的反累积密度函数值。
- rgamma(n, shape, rate)- 生成n个遵循具有一定形状和速率参数的伽马分布的随机变量。
下面的例子展示了如何在实践中使用这些函数中的每一个。
例1：如何使用dgamma()
下面的代码显示了如何使用**dgamma()**函数来创建一个具有一定参数的伽马分布的概率密度图。
#define x-values
x <- seq(0, 2, by=0.01)
#calculate gamma density for each x-value
y <- dgamma(x, shape=5)
#create density plot
plot(y)
例2：如何使用pgamma()
下面的代码显示了如何使用**pgamma()**函数来创建一个具有特定参数的伽马分布的累积密度图。
#define x-values
x <- seq(0, 2, by=0.01)
#calculate gamma density for each x-value
y <- pgamma(x, shape=5)
#create cumulative density plot
plot(y)
例3：如何使用qgamma()
下面的代码显示了如何使用**qgamma()**函数来创建一个具有特定参数的伽马分布的量化图。
#define x-values
x <- seq(0, 1, by=0.01)
#calculate gamma density for each x-value
y <- qgamma(x, shape=5)
#create quantile plot
plot(y)
例 4: 如何使用 rgamma()
下面的代码显示了如何使用**rgamma()**函数来生成和可视化1,000个随机变量，这些随机变量遵循形状参数为5、速率参数为3的gamma分布。
#make this example reproducible
set.seed(0)
#generate 1,000 random values that follow gamma distribution
x <- rgamma(n=1000, shape=5, rate=3)
#create histogram to view distribution of values
hist(x)
其他资源
下面的教程解释了如何在R中使用其他常见的统计分布。
如何在R中使用正态分布
如何在R中使用二项分布
如何在R中使用泊松分布
如何在R中使用几何分布
The postHow to Use the Gamma Distribution in R (With Examples)appeared first onStatology.
