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R und RStudio Grundkurs

Mögliche Verteilungen zum Erzeugen von Zufallszahlen – ein Überblick

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Die Webseite cran.r-project.org verrät, welche weiteren Verteilungen Sie zum Erzeugen von Zufallszahlen heranziehen können.
04:28

Transkript

Das Erzeugen von Zufallszahlen in R ist ein sehr mächtiges Werkzeug. Sie können nicht nur normal verteilte Zufallszahlen generieren, Sie können die Zufallszahlen ganz unterschiedlicher Verteilungen generieren. Sie können dementsprechend dann auch die Dichte-Funktionen, die empirischen Verteilungsfunktionen und die Quantilesfunktionen dazu plotten. Wenn Sie wissen möchten, welche Verteilungen Sie noch Ihren Zufallszahlen zugrunge legen können, dann gehen Sie bitte auf die Website von cran.r-project.org. Unter Task Views, erhalten Sie einen Überblick über sehr viele wichtige und interessante Themen rundum R. Das Thema, das uns jetzt interessiert sind die Verteilungen, die Distributions. Klicken Sie bitte auf Distributions. Auf dieser Website erfahren Sie alles um mögliche Verteilungsfunktionen. Sie erfahren alles über die grundlegenden Funktionalitäten, die grundlegenden Verteilungen, die Sie erzeugen können. Also wie geometrische Verteilung, hypergeometrische Verteilung, logistische Verteilung, lognormal Verteilung und so weiter und so fort. Dann erfahren Sie noch im Detail, welche Verteilungen Sie erzeugen können bzw. welche Zufaöllszahlen mit den entsprechenden Verteilungen Sie erzeugen können. Hier wird unterschieden zwischen diskreten univeriaten Verteilungen, also der disktreten lognormal Verteilung zum Beispiel, der diskreten Normalverteilung, der diskreten Gleichverteilung, diskrete Weibull-Verteilung und so weiter und so fort. Den diskreten multivariaten Verteilungen, zum Beispiel der multivariaten Poisson-Verteilung, der multivariaten hypergeometrischen Verteilung und so weiter und so fort. Den stätigen oder kontinuierlichen univariaten Verteilunegn, wie zum Beispiel der Beta-Verteilung. Oder der Box Cox- Verteilung oder der Chi Verteilung, und das Selbe dann noch einmal für die multivariaten kontinuierlichen Verteilungen. Hier haben wir zum Beispiel die Normalverteilung für univariate, stätige Zufallszahlen. Im einfachsten Fall benötigen Sie lediglich das Paket stats, das Sie schon standartmäßig mit R instalieren. Sie haben unterschiedliche Funktionen, d für density, p für probability, q für quantile und R für random. Und diese Funktionen heften Sie jeweils an den Befehl für die jeweilige Verteilung, also zum Beispiel d-Norm, p-Norm, q-Norm oder r-Norm. Analog machen Sie das mit den anderen Verteilungen. Angenommen Sie wollen gammaverteilte Zufallszahlen generieren, dann nehmen Sie den Befehl gamma, und heften einfach das r für random vor das gamma. Oder Sie wollen Quantilefunktionen generieren, für gammaverteilte Zufallszahlen, dann nehmen Sie einfach das q und heften das an das gamma. Und das funktioniert mit allen anderen Verteilungen analog. Je nachdem welches Paket Sie bedienen, können die funktionen dann auch mal anders lauten. Aber in den meisten fällen ist es standardmäßig d, p, q oder r, und dann der jeweilige Funktionsname. Nun wissen Sie, welche Möglichkeiten R bietet bzw. wenn Sie einen bestimmten speziellen Fall für sich suchen, werden Sie hier sicherlich fündig werden. Schauen Sie sich die Website einfach mal genauer an, und wahrscheinlich finden Sie dann auch die passende Verteilung für Ohr Projekt.

R und RStudio Grundkurs

Lernen Sie, wie Daten mit der Programmiersprache R statistisch ausgewertet, geplottet und exportiert werden können.

2 Std. 29 min (16 Videos)
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Software:
R R 3
Exklusiv für Abo-Kunden
Erscheinungsdatum:17.11.2016

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