Nhập môn Thống kê với R
Maggie Matsui
Content Developer, DataCamp


rbinom(# of trials, # of coins, # probability of heads/success)
1 = ngửa, 0 = sấp
rbinom(1, 1, 0.5)
1
rbinom(1, 1, 0.5)
0
rbinom(8, 1, 0.5)
1 0 0 1 0 0 1 0

rbinom(1, 8, 0.5)
3

rbinom(10, 3, 0.5)
2 0 1 0 1 1 3 3 3 1

rbinom(10, 3, 0.25)
1 1 0 0 1 1 1 1 2 1

Phân phối xác suất của số lần thành công trong một dãy phép thử độc lập
Ví dụ: Số lần mặt ngửa trong một chuỗi gieo đồng xu
Mô tả bởi $n$ và $p$


$P(\text{ngửa} = 7)$
# dbinom(num heads, num trials, prob of heads)
dbinom(7, 10, 0.5)
0.1171875
$P(\text{ngửa} \le 7)$
pbinom(7, 10, 0.5)
0.9453125
$P(\text{ngửa} > 7)$
pbinom(7, 10, 0.5, lower.tail = FALSE)
0.0546875
1 - pbinom(7, 10, 0.5)
0.0546875
$\text{Giá trị kỳ vọng} = n \times p$
Số lần ngửa kỳ vọng trong 10 lần gieo $= 10 \times 0.5 = 5$
Phân phối nhị thức là phân phối xác suất của số lần thành công trong dãy phép thử độc lập

Phân phối nhị thức là phân phối xác suất của số lần thành công trong dãy phép thử độc lập
Xác suất ở lượt thứ hai bị thay đổi do kết quả lượt đầu
Nếu các phép thử không độc lập, không áp dụng phân phối nhị thức!

Nhập môn Thống kê với R