R 语言经典实例（原书第 2 版）

概率

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R 允许你为这些函数指定

x

的多个值，并返回一个相应的概率向量。在这里，我们计算

两个累积概率

P

(

X

≤

3) 和

P

(

X

≤

7)，在其中调用 pbinom：

pbinom(c(3, 7), size = 10, prob = 0.5)

#> [1] 0.172 0.945

这导致一个用于计算区间概率的准确描述。函数 diff 计算一个向量中连续两个元素的

差。将它应用于 pbinom 的输出以获得累积概率的差异，换句话说，区间概率为：

diff(pbinom(c(3, 7), size = 10, prob = 0.5))

#> [1] 0.773

8.8.4 另请参阅

有关 R 中内置概率分布的更多信息，请参阅本章的开始部分。

8.9 计算连续分布的概率

8.9.1 问题

你需要计算连续随机变量的分布函数（Distribution Function，DF）或累积分布函数

（Cumulative Distribution Function，CDF）。

8.9.2 解决方案

使用分布函数，计算

P

(

X

≤

x

)。所有 R 的内置概率分布都有一个分布函数，它的名称为

前缀“p ”加在分布的缩写名称前，例如，pnorm 是正态分布的分布函数。

例如，我们可以计算抽奖低于 0.8 的概率，假设来自标准正态分布，如下所示：

pnorm(q = .8, mean = 0, sd = 1)

#> [1] 0.788

8.9.3 讨论

R 中的概率分布函数遵循一个一致模式，因此该方法的解决方案与离散随机变量的解决

方案基本相同（参见 ...