r语言如何将概率密度转换为正态分布曲线

Posted 2023-05-06

参考技术A x = rnorm(1000) . # 生成1000个随机正态分布数据
hist(x,prob=TRUE,30) # histgram 这几个数的密度分布
curve(dnorm,add=TRUE) # 添加一条精准的密度曲线

或者生成一个序列
s = seq(-10,10,by=0.01) #范围从-10到10
plot(dnorm(s),type="l") # 画出 density function

R图概率密度函数

【中文标题】R图概率密度函数

【英文标题】：R plot Probability Density Function

【发布时间】：2016-06-07 15:33:37

【问题描述】：

我需要为给定的参数创建各种不同类型的 pdf（正常、beta、weibull 等）的图。我对 R 非常陌生，我能找到的所有其他资源都显示了如何将这些分布拟合到数据中；我找不到任何关于如何独立绘制分布的信息。我该怎么做？

【问题讨论】：

在plot 上寻求帮助（类型：?plot）。

我没有看到任何有用的东西，它似乎能够绘制点列表，但它没有显示如何绘制函数。

【参考方案1】：

## Normal PDF
x <- seq(-4,4,.001)
y <- dnorm(x)
plot(x,y)

## Beta PDF 

x <- seq(0,1,.001)
y <- dbeta(x,2,5)
plot(x,y)


# Can also do with line instead of points
x <- seq(0,1,.001)
y <- dbeta(x,2,5)
plot(x,y,type='n')
lines(x,y)