Чтобы построить функцию массы вероятности дляраспределения Пуассона в R, мы можем использовать следующие функции:
- dpois(x, lambda) для создания функции массы вероятности
- plot(x, y, type = 'h') для построения функции массы вероятности, определяя график как гистограмму (type='h')
Чтобы построить функцию массы вероятности, нам просто нужно указать лямбда(например, частота возникновения событий) в функции dpois() .
Например, следующий код иллюстрирует, как построить функцию массы вероятности для распределения Пуассона с лямбда = 5:
#define range of "successes"
success <- 0:20
#create plot of probability mass function
plot(success, dpois(success, lambda=5), type='h')
Ось x показывает количество «успехов» — например, количество произошедших событий, а ось y показывает вероятность получения этого количества успехов в 20 испытаниях.
Мы можем добавить заголовок, изменить метки осей и увеличить ширину линии, чтобы сделать график более эстетичным:
success <- 0:20
plot(success, dpois(success, lambda=5),
type='h',
main='Poisson Distribution (lambda = 5)',
ylab='Probability',
xlab ='# Successes',
lwd=3)
Мы можем использовать следующий код, чтобы получить фактические вероятности для каждого количества успехов, показанных на графике:
#prevent R from displaying numbers in scientific notation
options(scipen=999)
#define range of successes
success <- 0:20
#display probability of success for each number of trials
dpois(success, lambda=5)
[1] 0.0067379469991 0.0336897349954 0.0842243374886 0.1403738958143
[5] 0.1754673697679 0.1754673697679 0.1462228081399 0.1044448629571
[9] 0.0652780393482 0.0362655774156 0.0181327887078 0.0082421766854
[13] 0.0034342402856 0.0013208616483 0.0004717363030 0.0001572454343
[17] 0.0000491391982 0.0000144527054 0.0000040146404 0.0000010564843
[21] 0.0000002641211