Neste tutorial, veremos o que é uma distribuição discreta, como fazer uma distribuição discreta no R e que pacotes serão utilizados.
Ao instalar o Software R-project alguns pacotes são instalados por padrão e estes são carregados quando iniciamos a seção em R sem a necessidade de usar o comando library().
O pacote stats é um dos pacotes incluídos na instalação do software, o que inclui um grande número de funções para cálculos estatísticos e geração de números aleatórios de diferentes distribuições de probabilidade. Nas Lições 7 e 8, veremos as distribuições discretas e continuas, respectivamente.
Além disso, calcularemos probabilidades, percentis, obteremos representações gráficas e simulação de amostras algumas distribuições de probabilidade. Nesta lição serão abordadas, unicamente, as distribuições discretas Binomial e Poisson.
Distribuição discreta
Na tabela a seguir, observamos 4 tipos de funções que R usa para o cálculo das diferentes distribuições, usando apenas
aqueles citadas, anteriormente, e o resto é deixado como trabalho para o leitor.
Distribuição Binomial
A função dbinom(k,n,p)
n = Número de repetições do experimento
p = probabilidade de sucesso para cada teste
k = número de sucessos.
por exemplo para calcular usamos a função de masa de probabilidade da tabela anterior, como:
a função anterior, também pode ser escrita com os argumentos que R usa para calcular a função de masa de probabilidade encontrada em help(dbinom).
Se os valores pelos quais calcula-se a probabilidade é uma sequência, então é, escrito da seguinte forma:
A função pbinom() calcula a probabilidade cumulativa (c.d.f) da distribuição binomial.
pbinom() também pode ser calculado da seguinte forma:
Lembre-se que um quartil é uma medida de posição (lição 6), a função qbinom() encontra os quartis em uma distribuição binomial.
A função rbinom() é usada para gerar aleatoriamente amostras, neste caso de uma distribuição binomial. Desta forma serão simulados 3 valores com os mesmos parâmetros, utilizados anteriormente, da distribuição binomial.
A seguir ilustramos graficamente as funções dbinom() e pbinom():
Distribuição de Poisson
O exemplo a seguir mostra um exemplo de cada um dos comando ou funções, já mencionadas na distribuição Binomial, usadas por R para o caso da distribuição de Poisson.
- k ~ Poisson (5)
- k ~Poisson (2.5) Q0.2
- simulação de 50 valores de uma distribuição de poisson com parâmetro (lambda = 5.5)
- Representação gráfica da distribuição de poisson