R 生物统计学/概率分布

R 中公式汇总

公式编号	名称	公式	R 中的公式
4.2.1	频率分布的均值	$\mu =\sum {xp(x)}$	示例
4.2.2	频率分布的方差	$\sigma ^{2}=\sum {(x-\mu )^{2}p(x)}$ 或 $\sigma ^{2}=\sum {x^{2}p(x)-\mu ^{2}}$	示例
4.3.1	对象的组合	${}_{n}C_{k}={\frac {n!}{x!(n-1)!}}$	示例
4.3.2	二项式分布函数	$f(x)={}_{n}C_{k}p^{x}q^{n-x},x=0,1,2,...$	示例
4.3.3–4.3.5	表格二项式概率等式	$P(X=x|n,p\geq .50)=P(X=n-x|n,1-p)$ $P(X\leq x|n,p>.50)=P(X\geq n-x|n,1-p)$ $P(X\geq x|n,p>.50)=P(X\leq n-x|n,1-p)$	示例
4.4.1	泊松分布函数	$f(x)={\frac {e^{-\lambda }\lambda ^{x}}{x!}},x=0,1,2,\dots$	示例
4.6.1	正态分布函数	$f(x)={\frac {1}{\sqrt {2\pi \sigma }}}e^{-(x-\mu )^{2}/2\sigma ^{2}},-\infty <x<\infty ,-\infty <\mu <\infty ,\sigma >0$	示例
4.6.2	z-变换	$z={\frac {X-\mu }{\sigma }}$	示例
4.6.3	标准正态分布函数	$f(z)={\frac {1}{\sqrt {2\pi }}}e^{-z^{2}/2},-\infty <z<\infty$	示例
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