quantile(x <- rnorm(1001))
也可以指定槐胡某个分位数:
quantile(rnorm(1001), probs = c(0.25,0.75))
1、以R中的基础数据包iris。#数据集data<-irishead(data)x<-iris$Specieshead(x)y<-iris$Sepal.Lengthhead(y)。
2、R中的经验分布函数ecdf即可实现经验分布函数的计算。但是ecdf表示的是一个函数尺肆,对其带蔽应用后才出现函数值。
3、对于联系变量可以看到计算出的四分位数。对于分类变量,可以类陵行轿别数及累计概率。
4、经验分布图可以用函数plot.ecdf,y也可以直接用plot函数。
5、最后设置图形参数,将经验分布函数图画的更美观。
卡方分布(non-central)Chi-Squared Distribution,chisq它广泛的运用橡春于检测数学模型是否适合所得的数据,以及数据间梁闭耐的相关性。数据并不需要呈正态分态扒布
k个标准正态变量的平方和即为自由度为k的卡方分布。
quantile function 分位数函数 qchisq(p, df, ncp=0, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE)
其中df为degrees of freedom。ncp是non-centrality parameter (non-negative).ncp=0时是central卡方分布,ncp不为0时,表示这个卡方分布是由非标准正态分布组合而成,ncp=这些正态分布的均值的平方和。
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