/
generatory_2.html
1008 lines (507 loc) · 42.8 KB
/
generatory_2.html
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
209
210
211
212
213
214
215
216
217
218
219
220
221
222
223
224
225
226
227
228
229
230
231
232
233
234
235
236
237
238
239
240
241
242
243
244
245
246
247
248
249
250
251
252
253
254
255
256
257
258
259
260
261
262
263
264
265
266
267
268
269
270
271
272
273
274
275
276
277
278
279
280
281
282
283
284
285
286
287
288
289
290
291
292
293
294
295
296
297
298
299
300
301
302
303
304
305
306
307
308
309
310
311
312
313
314
315
316
317
318
319
320
321
322
323
324
325
326
327
328
329
330
331
332
333
334
335
336
337
338
339
340
341
342
343
344
345
346
347
348
349
350
351
352
353
354
355
356
357
358
359
360
361
362
363
364
365
366
367
368
369
370
371
372
373
374
375
376
377
378
379
380
381
382
383
384
385
386
387
388
389
390
391
392
393
394
395
396
397
398
399
400
401
402
403
404
405
406
407
408
409
410
411
412
413
414
415
416
417
418
419
420
421
422
423
424
425
426
427
428
429
430
431
432
433
434
435
436
437
438
439
440
441
442
443
444
445
446
447
448
449
450
451
452
453
454
455
456
457
458
459
460
461
462
463
464
465
466
467
468
469
470
471
472
473
474
475
476
477
478
479
480
481
482
483
484
485
486
487
488
489
490
491
492
493
494
495
496
497
498
499
500
501
502
503
504
505
506
507
508
509
510
511
512
513
514
515
516
517
518
519
520
521
522
523
524
525
526
527
528
529
530
531
532
533
534
535
536
537
538
539
540
541
542
543
544
545
546
547
548
549
550
551
552
553
554
555
556
557
558
559
560
561
562
563
564
565
566
567
568
569
570
571
572
573
574
575
576
577
578
579
580
581
582
583
584
585
586
587
588
589
590
591
592
593
594
595
596
597
598
599
600
601
602
603
604
605
606
607
608
609
610
611
612
613
614
615
616
617
618
619
620
621
622
623
624
625
626
627
628
629
630
631
632
633
634
635
636
637
638
639
640
641
642
643
644
645
646
647
648
649
650
651
652
653
654
655
656
657
658
659
660
661
662
663
664
665
666
667
668
669
670
671
672
673
674
675
676
677
678
679
680
681
682
683
684
685
686
687
688
689
690
691
692
693
694
695
696
697
698
699
700
701
702
703
704
705
706
707
708
709
710
711
712
713
714
715
716
717
718
719
720
721
722
723
724
725
726
727
728
729
730
731
732
733
734
735
736
737
738
739
740
741
742
743
744
745
746
747
748
749
750
751
752
753
754
755
756
757
758
759
760
761
762
763
764
765
766
767
768
769
770
771
772
773
774
775
776
777
778
779
780
781
782
783
784
785
786
787
788
789
790
791
792
793
794
795
796
797
798
799
800
801
802
803
804
805
806
807
808
809
810
811
812
813
814
815
816
817
818
819
820
821
822
823
824
825
826
827
828
829
830
831
832
833
834
835
836
837
838
839
840
841
842
843
844
845
846
847
848
849
850
851
852
853
854
855
856
857
858
859
860
861
862
863
864
865
866
867
868
869
870
871
872
873
874
875
876
877
878
879
880
881
882
883
884
885
886
887
888
889
890
891
892
893
894
895
896
897
898
899
900
901
902
903
904
905
906
907
908
909
910
911
912
913
914
915
916
917
918
919
920
921
922
923
924
925
926
927
928
929
930
931
932
933
934
935
936
937
938
939
940
941
942
943
944
945
946
947
948
949
950
951
952
953
954
955
956
957
958
959
960
961
962
963
964
965
966
967
968
969
970
971
972
973
974
975
976
977
978
979
980
981
982
983
984
985
986
987
988
989
990
991
992
993
994
995
996
997
998
999
1000
<!DOCTYPE HTML>
<html lang="en" >
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge" />
<title>Jak losować z prostych rozkładów? | Przewodnik po pakiecie R v. 4.0</title>
<meta content="text/html; charset=utf-8" http-equiv="Content-Type">
<meta name="description" content="">
<meta name="generator" content="GitBook 2.6.7">
<meta name="HandheldFriendly" content="true"/>
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1, user-scalable=no">
<meta name="apple-mobile-web-app-capable" content="yes">
<meta name="apple-mobile-web-app-status-bar-style" content="black">
<link rel="apple-touch-icon-precomposed" sizes="152x152" href="../gitbook/images/apple-touch-icon-precomposed-152.png">
<link rel="shortcut icon" href="../gitbook/images/favicon.ico" type="image/x-icon">
<link rel="stylesheet" href="../gitbook/style.css">
<link rel="stylesheet" href="../gitbook/plugins/gitbook-plugin-katex/katex.min.css">
<link rel="stylesheet" href="../gitbook/plugins/gitbook-plugin-highlight/website.css">
<link rel="stylesheet" href="../gitbook/plugins/gitbook-plugin-search/search.css">
<link rel="stylesheet" href="../gitbook/plugins/gitbook-plugin-fontsettings/website.css">
<link rel="next" href="../Programowanie/generatory_3.html" />
<link rel="prev" href="../Programowanie/generatory_1.html" />
</head>
<body>
<div class="book"
data-level="3.12.2"
data-chapter-title="Jak losować z prostych rozkładów?"
data-filepath="Programowanie/generatory_2.md"
data-basepath=".."
data-revision="Thu Mar 10 2016 22:41:14 GMT+0100 (CET)"
data-innerlanguage="">
<div class="book-summary">
<nav role="navigation">
<ul class="summary">
<li class="chapter " data-level="0" data-path="index.html">
<a href="../index.html">
<i class="fa fa-check"></i>
Introduction
</a>
</li>
<li class="chapter " data-level="1" data-path="contribute.html">
<a href="../contribute.html">
<i class="fa fa-check"></i>
<b>1.</b>
Podrasuj Przewodnik!
</a>
</li>
<li class="chapter " data-level="2" data-path="co_nowego.html">
<a href="../co_nowego.html">
<i class="fa fa-check"></i>
<b>2.</b>
Co nowego?
</a>
</li>
<li class="chapter " data-level="3" >
<span><b>3.</b> Programowanie w języku R</span>
<ul class="articles">
<li class="chapter " data-level="3.1" >
<span><b>3.1.</b> Jak korzystać z tej książki?</span>
</li>
<li class="chapter " data-level="3.2" >
<span><b>3.2.</b> Jak zainstalować R i RStudio?</span>
</li>
<li class="chapter " data-level="3.3" >
<span><b>3.3.</b> Jak wczytywać i zapisywać dane?</span>
<ul class="articles">
<li class="chapter " data-level="3.3.1" data-path="Programowanie/jak_wczytac_tabele_danych_z_pliku_csv_lub_txt.html">
<a href="../Programowanie/jak_wczytac_tabele_danych_z_pliku_csv_lub_txt.html">
<i class="fa fa-check"></i>
<b>3.3.1.</b>
Jak wczytać tabele danych z pliku csv lub txt?
</a>
</li>
<li class="chapter " data-level="3.3.2" data-path="Programowanie/jak_wczytac_dane_z_excela.html">
<a href="../Programowanie/jak_wczytac_dane_z_excela.html">
<i class="fa fa-check"></i>
<b>3.3.2.</b>
Jak wczytać tabele danych z Excela?
</a>
</li>
<li class="chapter " data-level="3.3.3" data-path="Programowanie/jak_wczytywac_tabele_z_formatu_html.html">
<a href="../Programowanie/jak_wczytywac_tabele_z_formatu_html.html">
<i class="fa fa-check"></i>
<b>3.3.3.</b>
Jak wczytać tabele danych ze strony www?
</a>
</li>
<li class="chapter " data-level="3.3.4" data-path="Programowanie/jak_zeskrobywac_dane_ze_stron_www_uzywajac_pakietu.html">
<a href="../Programowanie/jak_zeskrobywac_dane_ze_stron_www_uzywajac_pakietu.html">
<i class="fa fa-check"></i>
<b>3.3.4.</b>
Jak zeskrobywać dane ze stron www?
</a>
</li>
<li class="chapter " data-level="3.3.5" data-path="Programowanie/jak_wczytywac_korpusy_tekstu.html">
<a href="../Programowanie/jak_wczytywac_korpusy_tekstu.html">
<i class="fa fa-check"></i>
<b>3.3.5.</b>
Jak wczytywać korpusy tekstu?
</a>
</li>
<li class="chapter " data-level="3.3.6" data-path="Programowanie/jak_pobierac_dane_z_twittera.html">
<a href="../Programowanie/jak_pobierac_dane_z_twittera.html">
<i class="fa fa-check"></i>
<b>3.3.6.</b>
Jak pobierać dane z Twittera?
</a>
</li>
<li class="chapter " data-level="3.3.7" data-path="Programowanie/jak_pobrac_dane_z.html">
<a href="../Programowanie/jak_pobrac_dane_z.html">
<i class="fa fa-check"></i>
<b>3.3.7.</b>
Jak pobrać dane z...?
</a>
</li>
<li class="chapter " data-level="3.3.8" data-path="Programowanie/zadania.html">
<a href="../Programowanie/zadania.html">
<i class="fa fa-check"></i>
<b>3.3.8.</b>
Zadania
</a>
</li>
</ul>
</li>
<li class="chapter " data-level="3.4" data-path="Programowanie/czyscic_przetwarzac.html">
<a href="../Programowanie/czyscic_przetwarzac.html">
<i class="fa fa-check"></i>
<b>3.4.</b>
Jak czyścić i przetwarzać dane?
</a>
<ul class="articles">
<li class="chapter " data-level="3.4.1" data-path="Programowanie/filter.html">
<a href="../Programowanie/filter.html">
<i class="fa fa-check"></i>
<b>3.4.1.</b>
Jak filtrować wiersze?
</a>
</li>
<li class="chapter " data-level="3.4.2" data-path="Programowanie/mutate.html">
<a href="../Programowanie/mutate.html">
<i class="fa fa-check"></i>
<b>3.4.2.</b>
Jak tworzyć nowe kolumny?
</a>
</li>
<li class="chapter " data-level="3.4.3" data-path="Programowanie/select.html">
<a href="../Programowanie/select.html">
<i class="fa fa-check"></i>
<b>3.4.3.</b>
Jak wybierać kolumny?
</a>
</li>
<li class="chapter " data-level="3.4.4" data-path="Programowanie/arrange.html">
<a href="../Programowanie/arrange.html">
<i class="fa fa-check"></i>
<b>3.4.4.</b>
Jak sortować wiersze?
</a>
</li>
<li class="chapter " data-level="3.4.5" data-path="Programowanie/potoki.html">
<a href="../Programowanie/potoki.html">
<i class="fa fa-check"></i>
<b>3.4.5.</b>
Jak pracować z potokami?
</a>
</li>
<li class="chapter " data-level="3.4.6" data-path="Programowanie/groupby.html">
<a href="../Programowanie/groupby.html">
<i class="fa fa-check"></i>
<b>3.4.6.</b>
Jak wyznaczać agregaty w grupach?
</a>
</li>
<li class="chapter " data-level="3.4.7" data-path="Programowanie/tidyr.html">
<a href="../Programowanie/tidyr.html">
<i class="fa fa-check"></i>
<b>3.4.7.</b>
Jak czyścić dane?
</a>
</li>
<li class="chapter " data-level="3.4.8" data-path="Programowanie/zadaniaDplyr.html">
<a href="../Programowanie/zadaniaDplyr.html">
<i class="fa fa-check"></i>
<b>3.4.8.</b>
Zadania
</a>
</li>
</ul>
</li>
<li class="chapter " data-level="3.5" >
<span><b>3.5.</b> Jak tworzyć pętle i instrukcje warunkowe?</span>
</li>
<li class="chapter " data-level="3.6" >
<span><b>3.6.</b> Jak tworzyć funkcje?</span>
</li>
<li class="chapter " data-level="3.7" >
<span><b>3.7.</b> Jak pracować z typami w R?</span>
</li>
<li class="chapter " data-level="3.8" >
<span><b>3.8.</b> Jak budować pakiety?</span>
</li>
<li class="chapter " data-level="3.9" data-path="Programowanie/jak_tworzyc_raporty.html">
<a href="../Programowanie/jak_tworzyc_raporty.html">
<i class="fa fa-check"></i>
<b>3.9.</b>
Jak tworzyć raporty z pakietem knitr?
</a>
</li>
<li class="chapter " data-level="3.10" >
<span><b>3.10.</b> Jak debugować kod R?</span>
</li>
<li class="chapter " data-level="3.11" >
<span><b>3.11.</b> Jak zwiększyć wydajność kodu R?</span>
</li>
<li class="chapter " data-level="3.12" data-path="Programowanie/generatory_llosowych.html">
<a href="../Programowanie/generatory_llosowych.html">
<i class="fa fa-check"></i>
<b>3.12.</b>
Jak generować liczby losowe?
</a>
<ul class="articles">
<li class="chapter " data-level="3.12.1" data-path="Programowanie/generatory_1.html">
<a href="../Programowanie/generatory_1.html">
<i class="fa fa-check"></i>
<b>3.12.1.</b>
Jak ustawiać ziarno generatora?
</a>
</li>
<li class="chapter active" data-level="3.12.2" data-path="Programowanie/generatory_2.html">
<a href="../Programowanie/generatory_2.html">
<i class="fa fa-check"></i>
<b>3.12.2.</b>
Jak losować z prostych rozkładów?
</a>
</li>
<li class="chapter " data-level="3.12.3" data-path="Programowanie/generatory_3.html">
<a href="../Programowanie/generatory_3.html">
<i class="fa fa-check"></i>
<b>3.12.3.</b>
Jak losowac ze złożonych rozkładów?
</a>
</li>
<li class="chapter " data-level="3.12.4" data-path="Programowanie/generatory_4.html">
<a href="../Programowanie/generatory_4.html">
<i class="fa fa-check"></i>
<b>3.12.4.</b>
Jak losować z użyciem kopuli?
</a>
</li>
<li class="chapter " data-level="3.12.5" data-path="Programowanie/generatory_5.html">
<a href="../Programowanie/generatory_5.html">
<i class="fa fa-check"></i>
<b>3.12.5.</b>
Jak estymować parametry rozkładu?
</a>
</li>
</ul>
</li>
<li class="chapter " data-level="3.13" data-path="Programowanie/jak_korzystac_z_serwisu_github_i_waffle.html">
<a href="../Programowanie/jak_korzystac_z_serwisu_github_i_waffle.html">
<i class="fa fa-check"></i>
<b>3.13.</b>
Jak korzystać z serwisu GitHub?
</a>
</li>
<li class="chapter " data-level="3.14" data-path="Programowanie/jak_korzystac_z_serwisu_waffle.html">
<a href="../Programowanie/jak_korzystac_z_serwisu_waffle.html">
<i class="fa fa-check"></i>
<b>3.14.</b>
Jak korzystać z serwisu Waffle?
</a>
</li>
</ul>
</li>
<li class="chapter " data-level="4" data-path="Analiza/analizadanych_z_programem_r_md.html">
<a href="../Analiza/analizadanych_z_programem_r_md.html">
<i class="fa fa-check"></i>
<b>4.</b>
Analiza danych z programem R
</a>
<ul class="articles">
<li class="chapter " data-level="4.1" >
<span><b>4.1.</b> Eksploracja</span>
<ul class="articles">
<li class="chapter " data-level="4.1.1" data-path="Analiza/jak_rozpoznac_rodzaj_zmiennej.html">
<a href="../Analiza/jak_rozpoznac_rodzaj_zmiennej.html">
<i class="fa fa-check"></i>
<b>4.1.1.</b>
Jak rozpoznać rodzaj zmiennej?
</a>
</li>
<li class="chapter " data-level="4.1.2" data-path="Analiza/jak_badac_rozklad_jednej_zmiennej.html">
<a href="../Analiza/jak_badac_rozklad_jednej_zmiennej.html">
<i class="fa fa-check"></i>
<b>4.1.2.</b>
Jak badać rozkład jednej zmiennej?
</a>
</li>
<li class="chapter " data-level="4.1.3" data-path="Analiza/jak_badac_rozklad_dwoch_zmiennych.html">
<a href="../Analiza/jak_badac_rozklad_dwoch_zmiennych.html">
<i class="fa fa-check"></i>
<b>4.1.3.</b>
Jak badać rozkład dwóch zmiennych?
</a>
</li>
<li class="chapter " data-level="4.1.4" >
<span><b>4.1.4.</b> Jak zmniejszyć wymiar danych? (skalowanie wielowymiarowe)</span>
</li>
<li class="chapter " data-level="4.1.5" >
<span><b>4.1.5.</b> Jak znaleźć skupiska danych?</span>
</li>
</ul>
</li>
<li class="chapter " data-level="4.2" >
<span><b>4.2.</b> Weryfikacja</span>
<ul class="articles">
<li class="chapter " data-level="4.2.1" data-path="Analiza/jak_badac_wlasciwosci_jednej_zmiennej.html">
<a href="../Analiza/jak_badac_wlasciwosci_jednej_zmiennej.html">
<i class="fa fa-check"></i>
<b>4.2.1.</b>
Jak badać właściwości jednej zmiennej?
</a>
</li>
<li class="chapter " data-level="4.2.2" data-path="Analiza/jak_badac_zaleznosci_pomiedzy_para_zmiennych.html">
<a href="../Analiza/jak_badac_zaleznosci_pomiedzy_para_zmiennych.html">
<i class="fa fa-check"></i>
<b>4.2.2.</b>
Jak badać zależności pomiędzy parą zmiennych?
</a>
</li>
<li class="chapter " data-level="4.2.3" >
<span><b>4.2.3.</b> Jak badać warunkowe zależności?</span>
</li>
</ul>
</li>
<li class="chapter " data-level="4.3" >
<span><b>4.3.</b> Predykcja</span>
<ul class="articles">
<li class="chapter " data-level="4.3.1" >
<span><b>4.3.1.</b> Jak mierzyć błąd predykcji?</span>
</li>
<li class="chapter " data-level="4.3.2" >
<span><b>4.3.2.</b> Jak konstruować komitety? predyktorów?</span>
</li>
</ul>
</li>
<li class="chapter " data-level="4.4" data-path="Analiza/wizualizacja.html">
<a href="../Analiza/wizualizacja.html">
<i class="fa fa-check"></i>
<b>4.4.</b>
Wizualizacja
</a>
<ul class="articles">
<li class="chapter " data-level="4.4.1" data-path="Analiza/jak_tworzyc_wykresy_ggplot2.html">
<a href="../Analiza/jak_tworzyc_wykresy_ggplot2.html">
<i class="fa fa-check"></i>
<b>4.4.1.</b>
Jak tworzyć wykresy z pakietem ggplot2?
</a>
</li>
<li class="chapter " data-level="4.4.2" data-path="Wizualizacja/jak_tworzyc_interaktywne_wykresy.html">
<a href="../Wizualizacja/jak_tworzyc_interaktywne_wykresy.html">
<i class="fa fa-check"></i>
<b>4.4.2.</b>
Jak tworzyć interaktywne wykresy?
</a>
</li>
</ul>
</li>
</ul>
</li>
<li class="chapter " data-level="5" data-path="references.html">
<a href="../references.html">
<i class="fa fa-check"></i>
<b>5.</b>
Bibliografia
</a>
</li>
<li class="divider"></li>
<li>
<a href="https://www.gitbook.com" target="blank" class="gitbook-link">
Published with GitBook
</a>
</li>
</ul>
</nav>
</div>
<div class="book-body">
<div class="body-inner">
<div class="book-header" role="navigation">
<!-- Actions Left -->
<!-- Title -->
<h1>
<i class="fa fa-circle-o-notch fa-spin"></i>
<a href="../" >Przewodnik po pakiecie R v. 4.0</a>
</h1>
</div>
<div class="page-wrapper" tabindex="-1" role="main">
<div class="page-inner">
<section class="normal" id="section-">
<h2 id="popularne-rozkłady-zmiennych-losowych">Popularne rozkłady zmiennych losowych</h2>
<p>W programie R dostępnych jest wiele funkcji do obsługi większości popularnych i wielu mniej popularnych rozkładów zmiennych losowych. W tym podrozdziale skupimy się na jednowymiarowych zmiennych losowych. Osoby poszukujące generatorów zmiennych wielowymiarowych z pewnością zainteresuje pakiet <code>copula</code>.
Nazewnictwo funkcji związanych ze zmiennymi losowymi jest zestandaryzowane. Nazwy funkcji składają się z dwóch członów, opisanych na poniższym schemacie.</p>
<p>Schemat nazw funkcji związanych z rozkładami zmiennych losowych.</p>
<pre><code>[prefix][nazwa.rodziny.rozkładów]()
</code></pre><p>Poniżej w kolejnych liniach losujemy pięć liczb z rozkładu jednostajnego. Wyznaczamy wartość dystrybuanty rozkładu jednostajnego w punkcie 0.5. Wyznaczamy wartość gęstości rozkładu jednostajnego w punkcie 0.5. Wyznaczamy wartość kwantyla rozkładu jednostajnego rzędu 0.1.</p>
<pre><code class="lang-r">runif(<span class="hljs-number">5</span>)
</code></pre>
<pre><code>## [1] 0.7338347 0.1627882 0.1364178 0.4895255 0.6499082
</code></pre><pre><code class="lang-r">punif(<span class="hljs-number">0.5</span>)
</code></pre>
<pre><code>## [1] 0.5
</code></pre><pre><code class="lang-r">dunif(<span class="hljs-number">0.5</span>)
</code></pre>
<pre><code>## [1] 1
</code></pre><pre><code class="lang-r">qunif(<span class="hljs-number">0.1</span>)
</code></pre>
<pre><code>## [1] 0.1
</code></pre><p>Suffix <code>nazwa.rodziny.rozkładów</code> określa jakiej rodziny rozkładów dana funkcja dotyczy. Wszystkich rodzin rozkładów dostępnych w programie R jest wiele, przegląd popularniejszych znajduje się w poniższej tabeli. <code>Prefix</code> jest jednoliterowym markerem, określającym co chcemy z tym rozkładem zrobić. <code>Prefix</code> może być jedną z liter:</p>
<ul>
<li>Litera <code>r</code> (jak <strong>r</strong>andom) rozpoczyna nazwę funkcji - generatora liczb losowych. Taka funkcja generuje próbę prostą o liczebności <code>n</code> (pierwszy argument funkcji) z określonego rozkładu. </li>
<li>Litera <code>p</code> (jak <strong>p</strong>robability) rozpoczyna nazwę funkcji wyznaczającej wartości dystrybuanty danego rozkładu w punktach określonych przez wektor <code>x</code> (pierwszy argument tych funkcji).</li>
<li>Litera <code>d</code> (jak <strong>d</strong>ensity) rozpoczyna nazwę funkcji wyznaczającej wartości gęstości (dla rozkładów ciągłych) lub prawdopodobieństwa (dla rozkładów dyskretnych) danego rozkładu w punktach określonych przez wektor <code>x</code> (pierwszy argument tych funkcji).</li>
<li>Litera <code>q</code> (jak <strong>q</strong>uantile) rozpoczyna nazwę funkcji wyznaczającej wartości kwantyli danego rozkładu w punktach <code>q</code> (pierwszy argument tych funkcji). </li>
</ul>
<p>Pozostałe argumenty tych funkcji określają parametry rozkładu w wybranej rodzinie rozkładów. Dla funkcji wyznaczających gęstość lub dystrybuantę można określić argument <code>log.p</code>. Jeżeli argumentem jest <code>log.p=TRUE</code>, to wynikiem funkcji są logarytmy zamiast oryginalnych wartości. Operowanie na logarytmach z gęstości w pewnych sytuacjach możne zmniejszyć błędy numeryczne. </p>
<p><img src="rysunki/generatory1.png" alt="Zależności pomiędzy wybranymi rodzinami rozkładów zmiennych losowych. Strzałki pomiędzy rozkładami opisują jak przekształcić zmienną jednego rozkładu na zmienną innego rozkładu. Dla każdego rozkładu podana jest funkcja gęstości oraz parametryzacja w R"></p>
<p><strong>Zależności pomiędzy wybranymi rodzinami rozkładów zmiennych losowych. Strzałki pomiędzy rozkładami opisują jak przekształcić zmienną jednego rozkładu na zmienną innego rozkładu. Dla każdego rozkładu podana jest funkcja gęstości oraz parametryzacja w R</strong></p>
<p><img src="rysunki/generatory2.png" alt="Lista funkcji dla wybranych rozkładów prawdopodobieństwa ciągłe - powyżej poziomej linii i dyskretne - poniżej"></p>
<p><strong>Lista funkcji dla wybranych rozkładów prawdopodobieństwa ciągłe - powyżej poziomej linii i dyskretne - poniżej</strong></p>
<p><img src="rysunki/generatory3.png" alt="Gęstości dla przykładowych parametrów wybranych rozkładów ciągłych. Nagłówki wskazują parametry gęstości rysowanych kolejno: linią ciągłą, szeroko kreskowaną, wąsko kreskowaną i mieszaną"></p>
<p><strong>Gęstości dla przykładowych parametrów wybranych rozkładów ciągłych. Nagłówki wskazują parametry gęstości rysowanych kolejno: linią ciągłą, szeroko kreskowaną, wąsko kreskowaną i mieszaną</strong></p>
<p>Przykładowo licząc logarytm funkcji wiarygodności zamiast liczyć logarytm z iloczynu gęstości, bardziej dokładne wyniki otrzymamy dodając logarytmy z poszczególnych wartości gęstości. </p>
<p>Listę funkcji stowarzyszonych do najpopularniejszych rozkładów zmiennych losowych znaleźć można w powyższej tabeli.
Jednym z najbardziej znanych rozkładów zmiennych losowych jest rozkład normalny, nazywany też rozkładem Gaussa. Na powyższym rysunku przedstawiona jest gęstość i dystrybuanta standardowego rozkładu normalnego. Wykres został wygenerowany przez następujące polecenia (zwróć uwagę jak uzyskano podwójne osie Y).</p>
<p>W poniższym przykładzie w pierwszej linii wybieramy punkty, w których wyznaczymy gęstość i dystrybuantę. Następnie rysujemy gęstość. </p>
<pre><code class="lang-r">x <- seq(-<span class="hljs-number">4</span>,<span class="hljs-number">4</span>,by=<span class="hljs-number">0.01</span>)
plot(x, dnorm(x), type=<span class="hljs-string">"l"</span>, lwd=<span class="hljs-number">3</span>, cex.axis=<span class="hljs-number">1.5</span>, cex.lab=<span class="hljs-number">1.5</span>)
</code></pre>
<p><img src="figure/unnamed-chunk-2-1.png" alt="plot of chunk unnamed-chunk-2"></p>
<p>Na tym samym rysunku chcemy narysować dystrybuantę. Wymaga to użycia innej osi OY, dlatego zmieniamy współrzędne w wyświetlanym oknie graficznym. Teraz oś Y ma przyjmować wartości od -0.04 do 1.04. </p>
<pre><code class="lang-r">par(usr=c(-<span class="hljs-number">4</span>,<span class="hljs-number">4</span>,-<span class="hljs-number">0.04</span>,<span class="hljs-number">1.04</span>))
</code></pre>
<p>Dorysowujemy dystrybuantę, teraz współrzędne są już w nowym układzie. </p>
<pre><code class="lang-r">lines(x, pnorm(x), lty=<span class="hljs-number">2</span>, lwd=<span class="hljs-number">3</span>, cex.axis=<span class="hljs-number">1.5</span>, cex.lab=<span class="hljs-number">1.5</span>)
</code></pre>
<pre><code>## Error in plot.xy(xy.coords(x, y), type = type, ...): plot.new has not been called yet
</code></pre><p>Dodajemy oś OY po prawej stronie, współrzędne w nowym układzie.</p>
<pre><code class="lang-r">axis(side=<span class="hljs-number">4</span>, cex.axis=<span class="hljs-number">1.5</span>, cex.lab=<span class="hljs-number">1.5</span>)
</code></pre>
<pre><code>## Error in axis(side = 4, cex.axis = 1.5, cex.lab = 1.5): plot.new has not been called yet
</code></pre><pre><code class="lang-r">mtext(side=<span class="hljs-number">4</span>, <span class="hljs-string">"pnorm()"</span>, line=<span class="hljs-number">2.5</span>, cex.axis=<span class="hljs-number">1.5</span>, cex=<span class="hljs-number">1.5</span>)
</code></pre>
<pre><code>## Error in mtext(side = 4, "pnorm()", line = 2.5, cex.axis = 1.5, cex = 1.5): plot.new has not been called yet
</code></pre><p>Funkcje z pakietu <code>stats</code> do generowania liczb i wyznaczania charakterystyk z rozkładu normalnego to <code>pnorm()</code>, <code>dnorm()</code>, <code>qnorm()</code> i <code>rnorm()</code>. Poniżej przedstawiamy ich deklaracje. Funkcje dla innych rozkładów mają bardzo podobne deklaracje z dokładnością do nazwy parametrów rozkładów.</p>
<pre><code>dnorm(x, mean=0, sd=1, log = FALSE)
pnorm(q, mean=0, sd=1, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE)
qnorm(p, mean=0, sd=1, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE)
rnorm(n, mean=0, sd=1)
</code></pre><p>Rozkład normalny opisywany jest dwoma parametrami: średnią i odchyleniem standardowym. Standardowy rozkład normalny ma średnią równą 0 i odchylenie standardowe równe 1, są to też domyślne wartości argumentów <code>mean</code> i <code>sd</code>. Zmiana argumentu <code>lower.tail=TRUE</code> powoduje, że dystrybuanta liczona jest jako <span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><mi>P</mi><mo>(</mo><mi>X</mi><mo>≤</mo><mi>x</mi><mo>)</mo></mrow><annotation encoding="application/x-tex">P(X \leq x)</annotation></semantics></math></span><span class="katex-html" aria-hidden="true"><span class="strut" style="height:0.75em;"></span><span class="strut bottom" style="height:1em;vertical-align:-0.25em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord mathit" style="margin-right:0.13889em;">P</span><span class="mopen">(</span><span class="mord mathit" style="margin-right:0.07847em;">X</span><span class="mrel">≤</span><span class="mord mathit">x</span><span class="mclose">)</span></span></span></span>, gdy argument <code>lower.tail=FALSE</code>, to wyznaczana jest wartość $P(X > x)$, czyli dopełnienie dystrybuanty. </p>
<p>Zgodnie z regułą ,,trzy sigma'' prawdopodobieństwo, że zmienna losowa o standardowym rozkładzie normalnym przyjmie wartość mniejszą od -3 lub większą od 3 jest bardzo małe. Jeżeli pamiętamy czym jest dystrybuanta oraz wiemy, że wartości dystrybuanty w programie R wyznaczyć można funkcją <code>pnorm()</code>, to z łatwością wyznaczymy ww. prawdopodobieństwo.</p>
<p>Prawdopodobieństwo wylosowania normalnego wartości <span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><mo>></mo><mn>3</mn></mrow><annotation encoding="application/x-tex">> 3</annotation></semantics></math></span><span class="katex-html" aria-hidden="true"><span class="strut" style="height:0.64444em;"></span><span class="strut bottom" style="height:0.68354em;vertical-align:-0.0391em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mrel">></span><span class="mord mathrm">3</span></span></span></span> lub <span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><mo><</mo><mo>−</mo><mn>3</mn></mrow><annotation encoding="application/x-tex">< -3</annotation></semantics></math></span><span class="katex-html" aria-hidden="true"><span class="strut" style="height:0.64444em;"></span><span class="strut bottom" style="height:0.72777em;vertical-align:-0.08333em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mrel"><</span><span class="mord">−</span><span class="mord mathrm">3</span></span></span></span>.</p>
<pre><code class="lang-r">pnorm(-<span class="hljs-number">3</span>) + (<span class="hljs-number">1</span> - pnorm(<span class="hljs-number">3</span>))
</code></pre>
<pre><code>## [1] 0.002699796
</code></pre><p>Wartość gęstości rozkładu normalnego w punktach <span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><mo>−</mo><mn>1</mn></mrow><annotation encoding="application/x-tex">-1</annotation></semantics></math></span><span class="katex-html" aria-hidden="true"><span class="strut" style="height:0.64444em;"></span><span class="strut bottom" style="height:0.72777em;vertical-align:-0.08333em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord">−</span><span class="mord mathrm">1</span></span></span></span>, <span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><mn>0</mn></mrow><annotation encoding="application/x-tex">0</annotation></semantics></math></span><span class="katex-html" aria-hidden="true"><span class="strut" style="height:0.64444em;"></span><span class="strut bottom" style="height:0.64444em;vertical-align:0em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord mathrm">0</span></span></span></span> i <span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><mn>1</mn></mrow><annotation encoding="application/x-tex">1</annotation></semantics></math></span><span class="katex-html" aria-hidden="true"><span class="strut" style="height:0.64444em;"></span><span class="strut bottom" style="height:0.64444em;vertical-align:0em;"></span><span class="base textstyle uncramped"><span class="mord mathrm">1</span></span></span></span>.</p>
<pre><code class="lang-r">dnorm(-<span class="hljs-number">1</span>:<span class="hljs-number">1</span>, mean=<span class="hljs-number">0</span>, sd=<span class="hljs-number">1</span>)
</code></pre>
<pre><code>## [1] 0.2419707 0.3989423 0.2419707
</code></pre><p>Najpopularniejsze kwantyle rozkładu normalnego.</p>
<pre><code class="lang-r">qnorm(c(<span class="hljs-number">0.001</span>, <span class="hljs-number">0.025</span>, <span class="hljs-number">0.05</span>, <span class="hljs-number">0.5</span>, <span class="hljs-number">0.95</span>, <span class="hljs-number">0.975</span>, <span class="hljs-number">0.999</span>))
</code></pre>
<pre><code>## [1] -3.090232 -1.959964 -1.644854 0.000000 1.644854 1.959964 3.090232
</code></pre><p>Poniżej pokażemy jak wylosować dziesięć liczb z rozkładu normalnego o średniej 2 i odchyleniu stndardowym równym 1.</p>
<pre><code class="lang-r">rnorm(<span class="hljs-number">10</span>, mean = <span class="hljs-number">2</span>, sd = <span class="hljs-number">1</span>)
</code></pre>
<pre><code>## [1] 1.36302924 1.63030216 -0.02528017 3.19469911 0.91553561
## [6] 2.07589592 1.68723109 2.52672495 1.45562343 3.24331153
</code></pre><p>Oba argumenty, zarówno średnia jak i odchylenie standardowe mogą być wektorami.</p>
<pre><code class="lang-r">rnorm(<span class="hljs-number">10</span>, mean = <span class="hljs-number">1</span>:<span class="hljs-number">10</span>, sd=<span class="hljs-number">1</span>:<span class="hljs-number">10</span>)
</code></pre>
<pre><code>## [1] 1.0029785 0.2818232 2.5886568 5.0915514 1.5614802 9.7741237
## [7] 12.2775071 -7.7713310 13.8131033 5.7068155
</code></pre><p>Z pozostałych rozkładów korzysta się równie prosto.
Na powyższym rysunku przedstawiono przykładowy rozkład ciągłej zmiennej losowej określonej na przedziale <code>[0,1]</code>. Na tym rysunku zaznaczono podstawowe charakterystyki rozkładu ciągłej zmiennej losowej, takie jak wartość średnia, mediana, moda (dominanta), kwartyl górny i dolny oraz kwantyl rzędu 0.9 (nazywany też 90. percentylem lub 9. decylem).</p>
</section>
</div>
</div>
</div>
<a href="../Programowanie/generatory_1.html" class="navigation navigation-prev " aria-label="Previous page: Jak ustawiać ziarno generatora?"><i class="fa fa-angle-left"></i></a>
<a href="../Programowanie/generatory_3.html" class="navigation navigation-next " aria-label="Next page: Jak losowac ze złożonych rozkładów?"><i class="fa fa-angle-right"></i></a>
</div>
</div>
<script src="../gitbook/app.js"></script>
<script src="../gitbook/plugins/gitbook-plugin-ga/plugin.js"></script>
<script src="../gitbook/plugins/gitbook-plugin-search/lunr.min.js"></script>
<script src="../gitbook/plugins/gitbook-plugin-search/search.js"></script>
<script src="../gitbook/plugins/gitbook-plugin-sharing/buttons.js"></script>
<script src="../gitbook/plugins/gitbook-plugin-fontsettings/buttons.js"></script>
<script>
require(["gitbook"], function(gitbook) {
var config = {"ga":{"token":"UA-5650686-13","configuration":"auto"},"katex":{},"highlight":{},"search":{"maxIndexSize":1000000},"sharing":{"facebook":true,"twitter":true,"google":false,"weibo":false,"instapaper":false,"vk":false,"all":["facebook","google","twitter","weibo","instapaper"]},"fontsettings":{"theme":"white","family":"sans","size":2}};