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统计代写|R语言代写R language代考|Other Distributions
You can use a variety of other distributions in a similar fashion; for full details look at the help entries by typing help (Distributions). Look at a few examples now to get a flavor of the possibilities. In the following example, you start the Poisson distribution by generating 50 random values:
The Poisson distribution has only a single parameter, lambda, equivalent to the mean. The next example uses the binomial distribution to assess probabilities:
$>\operatorname{pbinom}(c(3,6,9,12)$, size $=17$, prob $=0.5)$
[1] $0.0063630 .166153 \quad 0.685471 \quad 0.975479$
In this case you use pbinom () to calculate the cumulative probabilities in a binomial distribution. You have two additional parameters: size is the number of trials and prob is the probability of each trial being a success.
You can use the Student’s t-test to compare two normally distributed samples. In this following example you use the qt () command to determine critical values for the $t$-test for a range of degrees of freedom. You then go on to work out two-sided $p$-values for a range of $\mathrm{t}$-values:
$>\mathrm{qt}(0.975, \mathrm{df}=c(5,10,100$, Inf $))$
[1] $2.5712 .2281 .9841 .960$
$>(1-\operatorname{pt}(\mathrm{c}(1.6,1.9,2.2)$, df $=\operatorname{Inf})) * 2$
[1] $0.10960 \quad 0.05743 \quad 0.02781$
In the first case you set the cumulative probability to $0.975$; this will give you a 5 percent critical value, because effectively you want $2.5$ percent of each end of the distribution (because this is a symmetrical distribution you can take $2.5$ percent from each end to make your 5 percent). You put in several values for the degrees of freedom (related to the sample size). Notice that you can use Inf to represent infinity. The result shows you the value of $t$ you would have to get for the differences in your samples (their means) to be significantly different at the 5 percent level; in other words, you have determined the critical values.
In the second case you want to determine the two-sided $\mathrm{p}$-value for various values of $\mathrm{t}$ when the degrees of freedom are infinity. The pt () command would determine the cumulative probability if left to its own devices. So, you must subtract each one from 1 and then multiply by 2 (because you are taking a bit from each end of the distribution). You can get the same result using a modification of the command using the lower. tail = instruction. By default this is set to TRUE; this effectively means that you are reading the $\mathrm{x}$-axis from left to right. If you set the instruction to FALSE, you switch around and read the $\mathrm{x}$-axis from right to left. The upshot is that you do not need to subtract from one, which involves remembering where to place the brackets.
统计代写|R语言代写R language代考|The Kolmogorov-Smirnov Test
The Kolmogorov-Smirnov test enables you to compare two distributions. This means that you can either compare a sample to a “known” distribution or you can compare two unknown distributions to see if they are the same; effectively you are comparing the shape.
The command that allows you access to the Kolmogorov-Smirnov test is ks . test (), which fortunately is shorter than the actual name. You furnish the command with at least two instructions; the first being the vector of data you want to test and the second being the one you want to compare it to. This second instruction can be in various forms; you can provide a vector of numeric values or you can use a function, for example, pnorm (), in some way. In the following example you look to compare a sample to the normal distribution: In this case you specify the cumulative distribution function you want as a text string (that is, in quotes) and also give the required parameters for the normal distribution; in this case the mean and standard deviation. This carries out a one-sample test because you are comparing to a standard distribution. Note, too, that you get an error message because you have tied values in your sample. You could create a normal distributed sample “on the fly” and compare this to your sample like so: Now in this example you have run a two-sample test because you have effectively created a new sample using the pnorm () command. In this case the parameters of the normal distribution are contained in the pnorm () command itself. You can also test to see if the distribution is less than or greater than your comparison distribution by adding the alternative = instruction; you use less or greater because the default is two. sided.
Earlier you looked at histograms and density plots to visualize a distribution; you can perhaps estimate the appearance of a normal distribution by its bell-shaped appearance. However, it is easier to judge if you can get your distribution to lie in a straight line. To do that you can use quantile-quantile plots (QQ plots). Many statisticians prefer QQ plots over strictly mathematical methods like the Shapiro-Wilk test for example.
R语言代考
统计代写|R语言代写R language代考|Other Distributions
您可以以类似的方式使用各种其他发行版；有关完整的详细信息，请键入 help (Distributions) 查看帮助条目。现在看几个例子来感受一下各种可能性。在以下示例中，您通过生成 50 个随机值来启动泊松分布：
泊松分布只有一个参数 lambda，相当于均值。下一个示例使用二项分布来评估概率：
>比诺姆(C(3,6,9,12)， 尺寸=17， 概率=0.5)
[1] 0.0063630.1661530.6854710.975479
在这种情况下，您使用 pbinom () 来计算二项分布中的累积概率。您还有两个附加参数：size 是试验次数，prob 是每次试验成功的概率。
您可以使用学生 t 检验来比较两个正态分布的样本。在下面的示例中，您使用 qt() 命令来确定临界值吨-测试一系列的自由度。然后你继续进行双面训练p- 一系列的值吨-值：
>q吨(0.975,dF=C(5,10,100, 信息))
[1] 2.5712.2281.9841.960
>(1−点(C(1.6,1.9,2.2), 自由度=信息))∗2
[1]0.109600.057430.02781
在第一种情况下，您将累积概率设置为0.975; 这会给你一个 5% 的临界值，因为实际上你想要2.5分布两端的百分比（因为这是一个对称分布，您可以采用2.5从每一端抽取 5% 的百分比）。您为自由度输入了几个值（与样本量有关）。请注意，您可以使用 Inf 来表示无穷大。结果告诉你的价值吨您必须使样本差异（均值）在 5% 的水平上有显着差异；换句话说，您已经确定了临界值。
在第二种情况下，您想确定双面p- 各种值的值吨当自由度为无穷大时。如果留给它自己的设备，pt () 命令将确定累积概率。因此，您必须从 1 中减去每一个，然后乘以 2（因为您要从分布的每一端取一点）。您可以使用 lower 修改命令来获得相同的结果。尾巴=指令。默认设置为 TRUE；这实际上意味着您正在阅读X-轴从左到右。如果将指令设置为 FALSE，则切换并读取X-轴从右到左。结果是您不需要从一个中减去，这涉及记住放置括号的位置。
统计代写|R语言代写R language代考|The Kolmogorov-Smirnov Test
Kolmogorov-Smirnov 检验使您能够比较两个分布。这意味着您可以将样本与“已知”分布进行比较，也可以比较两个未知分布以查看它们是否相同；实际上你是在比较形状。
允许您访问 Kolmogorov-Smirnov 测试的命令是 ks 。test()，幸运的是它比实际名称短。您向命令提供至少两条指令；第一个是您要测试的数据向量，第二个是您要与之比较的数据。第二条指令可以有多种形式；您可以提供一个数值向量，也可以以某种方式使用一个函数，例如 pnorm ()。在下面的示例中，您将样本与正态分布进行比较：在这种情况下，您将所需的累积分布函数指定为文本字符串（即用引号引起来），并给出正态分布所需的参数；在这种情况下，均值和标准差。这将执行单样本检验，因为您正在与标准分布进行比较。还要注意，您收到一条错误消息，因为您在示例中绑定了值。您可以“即时”创建一个正态分布样本，并将其与您的样本进行比较，如下所示： 现在，在这个示例中，您运行了一个双样本测试，因为您已经使用 pnorm () 命令有效地创建了一个新样本。在这种情况下，正态分布的参数包含在 pnorm () 命令本身中。您还可以通过添加 alternative = 指令来测试分布是否小于或大于比较分布；你使用 less 或 greater 因为默认是两个。支持。现在在这个例子中，你已经运行了一个双样本测试，因为你已经使用 pnorm () 命令有效地创建了一个新样本。在这种情况下，正态分布的参数包含在 pnorm () 命令本身中。您还可以通过添加 alternative = 指令来测试分布是否小于或大于比较分布；你使用 less 或 greater 因为默认是两个。支持。现在在这个例子中，你已经运行了一个双样本测试，因为你已经使用 pnorm () 命令有效地创建了一个新样本。在这种情况下，正态分布的参数包含在 pnorm () 命令本身中。您还可以通过添加 alternative = 指令来测试分布是否小于或大于比较分布；你使用 less 或 greater 因为默认是两个。支持。
之前您查看了直方图和密度图以可视化分布；您或许可以通过其钟形外观来估计正态分布的外观。然而，如果你能让你的分布位于一条直线上，就更容易判断。为此，您可以使用分位数-分位数图（QQ 图）。许多统计学家更喜欢 QQ 图而不是严格的数学方法，例如 Shapiro-Wilk 测试。
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