Как построить распределение Пуассона в R

Редакция Кодкампа -

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