library(learnr) knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE) tutorial_options(exercise.eval = FALSE)
Lembrando:
d
: calcula a densidade de probabilidade se estamos lidando com uma variável contínua ou a probabilidade se for uma variável discreta.p
: calcula a função de distribuição acumulada.q
: calcula o quantil correspondente a uma dada probabilidade.r
: extrai uma amostra aleatória da distribuição correspondente.Os argumentos padrão são ( essa é a forma geral):
dunif(x, min = 0, max = 1, log = FALSE) punif(q, min = 0, max = 1, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE) qunif(p, min = 0, max = 1, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE) runif(n, min = 0, max = 1)
runif(100, min = 5, max = 50)
runif()
runif(100, min = 5, max = 50)
round()
, por exemplo.round(runif(100, min = 5, max = 50),0)
round(x,0)
round(runif(100, min = 5, max = 50),0)
round(runif(100, 0, 10),0)
runif()
round(runif(100, 0, 10),0)
Os argumentos são ( essa é a forma geral):
dnorm(x, mean = 0, sd = 1, log = FALSE) pnorm(q, mean = 0, sd = 1, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE) qnorm(p, mean = 0, sd = 1, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE) rnorm(n, mean = 0, sd = 1)
rnorm(10, -3, 0.5)
runif()
rnorm(10, -3, 0.5)
a. Ache a probabilidade de que $X$ seja menor do que $53,0$.
pnorm()
pnorm(53,60,4)
b. $P(0 < z < a) = 0,4608$ , qual o valor de $a$? e qual o valor de $X$?
qnorm()
qnorm((0.4608+.5),60,4)
pnorm()
pnorm(1.15)
pnorm()
pnorm(-0.24)
pnorm()
pnorm(176,165,25)
-qnorm()
-qnorm(0.9616) #ou qnorm(1-0.9616)
qnorm()
qnorm(0.05)
dpois(x, lambda, log = FALSE) ppois(q, lambda, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE) qpois(p, lambda, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE) rpois(n, lambda)
rpois()
rpois(10, 3.7)
dpois()
dpois(x = 3, lambda = 0.5)
Argumentos ( essa é a forma geral):
dbinom(x, size, prob, log = FALSE) pbinom(q, size, prob, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE) qbinom(p, size, prob, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE) rbinom(n, size, prob)
dbinom()
dbinom(x = 4, size = 6, prob = 0.5)
rbinom
, supondo que a probabilidade de sucesso é $0,75$.rbinom()
rbinom(100, 1, 0.75)
Os argumentos ( essa é a forma geral):
dexp(x, rate = 1, log = FALSE) pexp(q, rate = 1, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE) qexp(p, rate = 1, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE) rexp(n, rate = 1)
rexp()
(servicetimes <- rexp(10, rate = 3))
sum()
servicetimes <- rexp(10, rate = 3) sum(servicetimes)
pexp()
pexp(1, rate = 3)
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