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  • 数学之路(3)数据分析(7)

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    分位点的计算

    R使用qnorm完成正态分布的下α分位点计算:

    qnorm(概率,平均值,标准差)

    从概率密度函数可这么理解,设连续随机变量X的累积分布函数为F(x),密度函数为f(x)

    > qnorm(0.75,mean=mymean,sd=mysd)

    [1] 6815.85

    即产量>6815.85的概率为0.25P(x>0.25)为下图中的粉色面积




    除了粉色外,可以通过下面语句绘制上面的概率密度图。

    > plot(x,pnorm(x,mymean,mysd))

    > abline(v=6815.85)

    除了粉色外,可以通过下面语句绘制上面的概率密度图。

    > plot(x,pnorm(x,mymean,mysd))

    > abline(v=6815.85)

    也可以从累积分布函数来理解:

    我们称F(x)=a0<a<1)x为此分布的分位数,或者下侧分位数。



    可绘制一个产品产量的上α(a=0.75)分位点和下α(a=0.25)分位点的效果图

    >plot(x,pnorm(x,mymean,mysd))

    > abline(v=6815.85)

    > qnorm(0.25,mean=mymean,sd=mysd)

    [1] 5213.9

    > abline(v=5213.85)

    > >

    从上图,能较直观验证

    x>6815.85时,累积分布概率>0.75,当x<5213.9,累积分布概率<=0.25

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