## R语言求正态分位数
在统计学中，正态分位数是指对于给定的概率值，使得随机变量服从正态分布的值。在R语言中，我们可以使用内置函数`qnorm()`来求解正态分位数。本文将介绍如何在R语言中使用`qnorm()`函数来计算正态分位数，并且给出一些代码示例。
### qnorm函数的基本用法
`qnorm()`函数的基本语法如下：
```R
qnorm(p, mean = 0, sd =
原创
2024-04-29 06:49:21
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# R语言绘制正态分位数图
## 引言
欢迎来到R语言的世界！在本篇文章中，我将教会你如何使用R语言绘制正态分位数图。正态分位数图是一种用来检查数据是否符合正态分布的图形方法。通过绘制这个图，我们可以直观地看到数据点与理论正态分布的对应关系。
在学习本篇文章之前，请确保已经安装了R语言及其相关的包（packages），例如ggplot2和dplyr。
接下来，我们将按照以下步骤来实现绘制正
原创
2023-11-24 12:22:36
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最近读文章遇到qqplot的问题，看了几个视频讲解，大致有了个了解 首先我们需要了解什么是 quantile :从这个视频里有个大概了解：https://www.youtube.com/watch?v=IFKQLDmRK0Yquantile – median – it splits the data into equal sized groups. 50% quantile如果我们将数据
1、分位数表示有百分之多少的数值小于该处的数值。quantile函数默认返回五个数值：最小值、第一分位数值、 第二分位（中位数）、第三分位数值、最大值。 当数值个数为奇数时最为简单：举例1：> a <- c(1, 3, 4, 6, 7, 9, 15)
> a ## 测试向量， 长度为7，奇数
[1]
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2023-05-24 16:34:42
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# 求正态总体方差的R语言
在统计学中，方差是一个非常重要的概念，它反映了数据的离散程度。对于正态分布的总体，我们经常需要估算其方差。在这篇文章中，我们将通过R语言来实现这一目标，并讨论一些相关的理论和实践。
## 理论背景
正态分布是一种常见的概率分布，许多自然现象可以用其来近似。总体方差（σ²）是描述正态分布数据分散程度的指标，假设我们从总体中抽取了一个样本，我们可以用样本方差（s²）来
R语言如何绘制箱线图（5）
1.什么是箱线图？箱线图又称盒图，是在1977年由美国的统计学家约翰·图基(John Tukey)发明的。它由五个数值点组成：最小值(min)，下四分位数(Q1)，中位数(median)，上四分位数(Q3)，最大值(max)。下四分位数、中位数、上四分位数组成一个“带有隔间的盒子”。上四分位数到最大值之间建立一条延伸线，这个延伸线成为“胡须(whisker)”。由于现实
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2023-06-20 16:27:36
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# 标准正态随机变量的分位数函数（R语言）
在统计学中，标准正态分布是最常用的概率分布之一。我们通常需要计算标准正态随机变量的分位数函数，以便从理论上分析数据。本文将向你展示如何在R语言中实现标准正态随机变量的分位数函数。
## 一、整体流程
首先，我们来看一下整个流程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ------- | -
原创
2024-10-21 05:50:00
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Nomo图是一种可视化工具，用于显示各种不同的概率分布。通过使用R语言，我们可以很容易地绘制nomo图并将其与中文文本结合起来，进一步提高图表的可读性和可解释性。在本文中，我们将介绍如何使用R语言绘制nomo图并添加中文标签。绘制Nomo图要绘制nomo图，我们需要使用R的ggplot2包。首先，我们需要在我们的R环境中安装并加载ggplot2包。使用以下命令可以安装ggplot2包:instal
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2023-08-31 09:43:00
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# R语言 求历史分位数
## 简介
历史分位数是指将一个数据集按照大小排列后，将其分为不同的等分，每个等分包含相同比例的数据。在统计学和数据分析中，历史分位数常常用来衡量数据分布的位置和扩散程度，是一种常用的统计方法。
R语言是一种专门用于统计分析和数据可视化的编程语言。在R语言中，求历史分位数是一项常见的任务，可以非常方便地使用内置的函数来实现。
在本文中，我们将介绍使用R语言来求历史
原创
2024-01-28 10:55:19
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R语言中求分位数 1、测试1 test <- 1:10 test a <- quantile(test,c(0.25,0.75)) a ...
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2021-04-23 23:31:00
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# R语言偏态分布中位数的求解方案
在统计学中，中位数是一个重要的指标，它将数据集分成两个相等的部分。对于偏态分布的数据集，特别是长尾分布，平均数可能会被极端值所影响，因此使用中位数来代表数据的中心位置更为合理。本文将介绍如何在R语言中计算偏态分布的数据集的中位数，并通过代码示例展示具体实现。
## 偏态分布概述
偏态分布在概率论中指的是数据分布的非对称性，它可以分为右偏态（长尾在右侧）和左
原创
2024-09-25 09:02:21
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分位数回归（quantile regression） 这一讲，我们谈谈分位数回归的知识，我想大家传统回归都经常见到。分位数回归可能大家见的少一些，其实这个方法也很早了，大概78年代就有了，但是那个时候这个理论还不完善。到2005年的时候，分位数回归的创立者Koenker R写了一本分位数回归的专著，剑桥大学出版社出版的。今年本来老爷子要出一本《handbook of quantile regre
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2023-06-20 16:31:42
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在统计学中，分位数是将一组数据分割成等分的值，常用来描述数据的分布情况。在R语言中，我们可以使用quantile函数来求取任意分布的分位数。
### quantile函数的基本用法
在R语言中，quantile函数可以用来计算数据的分位数。其基本语法如下：
```markdown
```R
quantile(x, probs)
```
```
其中，x是我们要计算分位数的数据向量，prob
原创
2024-03-07 04:04:09
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* * * * 四分位差(quartile deviation) 对顺序数据离散程度的测度 也称为内距或四分间距 上四分位数与下四分位数之差 QD = QU – QL 反映了中间50%数据的离散程度 不受极端值的影响 用于衡量中位数的代表性 未分组数据—箱线图(box plot) 用于显示未分组的原始数据的分布 箱线图由一组数据的5个特征值绘制而成，它由一个箱子和两条线段组成 其绘制方法是： 首先
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2024-01-24 08:15:33
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R语言基础统计分析1. 正态性检验1.1 Shapiro-Wilk正态检验方法1.2 QQ图2. 方差齐性检验2.1 Bartlett检验，适用于正态分布数据2.2 Levene检验，非正态分布与正态分布数据均适用3. t 检验3.1 单样本t检验3.2 两独立样本t检验3.3 两配对样本t检验4. 方差分析5. 秩和检验5.1 两样本比较5.2 多样本比较 1. 正态性检验单变量正态性检验1.
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2023-06-21 20:20:51
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一、正态分布参数检验例1. 某种原件的寿命X（以小时计）服从正态分布N（μ, σ)其中μ, σ2均未知。现测得16只元件的寿命如下：159 280 101 212 224 379 179 264
222 362 168 250 149 260 485 170
问是否有理由认为元件的平均寿命大于255小时？
解：按题意，需检验
H
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2023-10-18 19:51:45
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正态分布的检验方法有很多，我们在<<正态分布与方差齐性的检验方法与SPSS操作>>做过介绍，本文介绍的R软件的检验。每种方法在R中都有很多程序包可以实现。示例采用<<完全随机资料设计的方差分析>>的数据，是安慰剂组和3个剂量组药物的降脂疗效。从SPSS中载入数据，采用函数spss.get{Hmisc}。spss.get(fi
最近太忙了，勉强利用宾馆的两个无聊的晚上，凑成了第二篇，关于正态分布的内容，正态分布是非常重要的前提，分析前需要先检验，然后看是否需要转换。在进行真正的检验之前，我们很多时候都忽略了进行正态分布的验证。验证是否是正态分布的方法分为两类：肉眼判断假设检验肉眼判断肉眼判断当然是一句玩笑话，我们不能只凭看两眼数据就认定是否符合正态分布了，我们是通过其与正态分布的数据相比较，并不是直接做个大仙，看上一眼就
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2024-08-13 16:05:07
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大家好，我是带我去滑雪，每天教你一个小技巧！分位数回归—R语言实现 1、分位数基本介绍——什么是分位数？ 2、分位数回归用途——为什么要使用分位数回归？3、图形分析——如何进行分位数回归图像分析？4、分位数回归原理——如何进行分位数回归？ 5、分位数回归的假设检验——能不能用？好不好？&
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2023-06-25 08:53:56
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R语言的各种统计分布函数1.二项分布Binomial distribution：binom 二项分布指的是N重伯努利实验，记为X ~ b(n,p)，E(x)=np,Var(x)=np(1-p) pbinom(q,size,prob)， q是特定取值，比如pbinom(8,20,0.2)指第8次伯努利实验的累计概率。size指总的实验次数，prob指每次实验成功发生的概率 dbinom(x,size
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2023-11-16 11:41:48
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