Більше розподілів ймовірностей

Вступ до статистики в R

Maggie Matsui

Content Developer, DataCamp

Експоненційний розподіл

Ймовірність часу між подіями Пуассона
Приклади
- Ймовірність > 1 дня між адопціями
- Ймовірність < 10 хв між прибуттями в ресторан
- Ймовірність 6–8 міс між землетрусами
Також використовує lambda (rate)
Неперервний (час)

У середньому один тікет сапорту створюється кожні 2 хвилини
- $\lambda$ = 0.5 тікета сапорту за хвилину

Експоненційний розподіл з lambda = 0.5

3 експоненційні розподіли з lambda = 0.5, lambda = 1 та lambda = 1.5

$P(\text{wait} < \text{1 min})$ =

pexp(1, rate = 0.5)

0.3934693

$P(\text{wait} > \text{4 min})$ =

pexp(4, rate = 0.5, lower.tail = FALSE)

0.1353353

$P(\text{1 min} < \text{wait} < \text{4 min})$ =

pexp(4, rate = 0.5) - pexp(1, rate = 0.5)

0.4711954

У термінах інтенсивності (Пуассон):

У термінах часу (експоненційний):

t-розподіл і нормальний розподіл на одних осях

Має параметр ступені вільності (df), що впливає на «хвости»
- Менший df = товстіші хвости, більша стандартна помилка
- Більший df = ближче до нормального розподілу

3 t-розподіли з df = 1, df = 5 та df = 10

Змінна, логарифм якої має нормальний розподіл
Приклади:
- Тривалість шахових партій
- Артеріальний тиск у дорослих
- Кількість госпіталізацій під час спалаху SARS 2003 року

3 логнормальні розподіли зі sd = 0.5, sd = 1 та sd = 1.5

Вступ до статистики в R