r语言对数正态分布处理

分类:分布查询浏览量:2789发布于:2021-07-23 09:17:01

r语言对数正态分布处理

做正态性检验即可,有很多种方法的

如果只是画图,用curve()函数就好了 画正态密度:curve(dnorm,xlim=c(-3,3),col=2) xlim是控制x轴显示从哪儿到哪儿,col是控制曲线颜色 画指数密度:curve(dexp(x,rate=1),

p>0.05为正态,反之非正态,可以用box-cox转换,路经:stat---control charts---box-cox,在options里的store transformed data in 那栏填入你想把转换后的数据存放的列.

首先用到2格公式在A2-A112中输入:-40到601、在b2中用正态分布公式:=NORMDIST(A2,10,20,0)2、在c2中输入随机函数:=RANDBETWEEN(1,10)/100003、在D2中输入:=c2+d2就得到100个随机数据,且成正太分步.具体的数据类型,你自己修改.

没明白你的意思, 你是想用这组数据估计其正态分布的曲线吗?如果是的话,可以通过最大适然估计 推测均值和方差 根据你给的数据 可以算出 mu=4.2632,sigma=6.3931 画出来的正态分布曲线如下:

对数正态分布:一些正偏态资料的变量值,通过对数转换后,由偏态分布转为正态分布.某些正偏态资料,如血铅含量、某些传染病的潜伏期等,经对数变换后可符合正态分布.你的第一个计算是对的,第二函数用的不对.x=log(p); %所有数据取lnmu1=mean(x);sigma1=std(x); %取完ln的数据的均值和方差y1=logndf(p,mu1,sigma1);figure(1);plot(p,y1)

原发布者:红米粉39如何使用R语言进行正态性检验(实例演示)熊荣川六盘水师范学院生物信息实验室xiongrongchuan@126.comhttp://blog.sciencenet.cn/u/Bearjazz数据

curve(pnorm(x), -3, 3, main="P(u < 0.4)") abline(v=0.4, col = 2)第一句画正态分布图,第二句画根儿线,表明0.4的位置

先将原数据取自然对数,然后再将其标准化

如果原始数据为 x:{x1,x2,,xn} > 0 对其取对数(可十进对数、也可自然对数) lg x : {lgx1,lgx2,,lgxn} 先求出对数平均值: E(lgx) = (lgx1+lgx2++lgxn)/n 再求出对数标准差: σ(lgx) = ..最后写出对数正态分布的密度函数即可.