创建新的概率分布(依赖于以前的r.v.)在R中

在R中，可以通过使用概率分布函数来创建新的概率分布，这些概率分布可以依赖于以前的随机变量（r.v.）。以下是一些常见的概率分布及其在R中的创建方法：

1. 正态分布（Normal Distribution）：
   • 概念：正态分布是一种连续型概率分布，也称为高斯分布，其形状呈钟形曲线。
   • 创建方法：可以使用rnorm()函数创建服从正态分布的随机数。例如，rnorm(n, mean, sd)会生成n个服从均值为mean，标准差为sd的随机数。

• 二项分布（Binomial Distribution）：
  • 概念：二项分布是一种离散型概率分布，用于描述在一系列独立的是/非试验中成功的次数。
  • 创建方法：可以使用rbinom()函数创建服从二项分布的随机数。例如，rbinom(n, size, prob)会生成n个服从试验次数为size，成功概率为prob的随机数。
• 泊松分布（Poisson Distribution）：
  • 概念：泊松分布是一种离散型概率分布，用于描述在一段固定时间或空间内事件发生的次数。
  • 创建方法：可以使用rpois()函数创建服从泊松分布的随机数。例如，rpois(n, lambda)会生成n个服从均值为lambda的随机数。
• 指数分布（Exponential Distribution）：
  • 概念：指数分布是一种连续型概率分布，用于描述独立随机事件发生的时间间隔。
  • 创建方法：可以使用rexp()函数创建服从指数分布的随机数。例如，rexp(n, rate)会生成n个服从速率为rate的随机数。

这些是仅举几个例子，R中还有许多其他概率分布可供使用。在实际应用中，根据具体的问题和需求，选择适当的概率分布非常重要。

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