Variáveis aleatórias no R

Existem quatro comandos básicos para trabalhar com variáveis aleatórias no R.

p (probability) – gera a probabilidade de um valor x.
q (quantile) – gera o valor x de uma dada probabilidade acumulada.
d (densitty) – gera o valor da função densidade num valor x da variável.
r (randon) –  gera n valores do modelo probabilístico.

 

1. Principais modelos probabilisticos no R

rbinom(n, size, prob) modelo binomial
rpois(n, lambda) Poisson
rgeom(n, prob) geometrica
rhyper(nn, m, n, k) hipergeometrica
rnbinom(n, size, prob) binomial negativa
runif(n, min=0, max=1) uniforme
rexp(n, rate=1) exponential
rnorm(n, mean=0, sd=1) Gaussiana (normal)
rt(n, df) ‘Student’ (t)
rf(n, df1, df2) Fisher–Snedecor (F)
rchisq(n, df) Quiquadrada
rgamma(n, shape, scale=1) gamma
rbeta(n, shape1, shape2) beta
rlnorm(n, meanlog=0, sdlog=1) lognormal
rcauchy(n, location=0, scale=1) Cauchy
rweibull(n, shape, scale=1) Weibull
rwilcox(nn, m, n) Wilcoxon’s rank sum statistics
rsignrank(nn, n) Wilcoxon’s signed rank statistics
rlogis(n, location=0, scale=1) logistic

 

2. Geração de números aleatórios

#---------------------------------------#
#Geraçao de numeros aleatorios
#Amer Cavalheiro Hamdan
#Novembro 2012
#-----------------------------------------#
#Geracao de numeros aleatorios            
#-----------------------------------------#
#variaveis continuas
# Gera numeros aleatarios de distribuicao normal
x<-rnorm(1000) #gera 1000 numeros aleatarios
x
hist(x) #histograma de x
v<-round(rnorm(1000),digits=1) #gera 1000 com arredondamento de 1 casa decimal
v
k<-trunc(rnorm(1000,100,15)) #gera 1000 numeros aleatarios com numeros inteiros
k
#----------------------------------------------
# Gera numeros aleatorios com amostra de tamanho 10; media 30; desvio padrao 5 
y<-rnorm(10,30,5)
y
#-------------------------------------------------
#Gera numeros aleatorios de distribuicao uniforme
z<-runif(1000)
z
hist(z)
#------------------------------------------------#
#variaveis discretas
#------------------------------------------------#
#gera numeros aleatorios de distribuicao binominal
a <- rbinom (20, 10, 0.5)
a
hist(a)
d<-rbinom(1000, 100, 0.5)
d
hist(d)
#-------------------------------------------------
#gera uma amostra aleatoria a partir de numeros pre-estabelecidos
#-----------------------------------------------------------
x<-c(1,2,3,4,5,6) #determinado quais valores podem ser assumidos
sample(x, 100,re=TRUE)
#aqui mandamos sortear dentre os valores de x 
#aqui o tamanho da amostra
#re abrevia replace do ingles, indicando reposicao
#---------------------------------------------------------#
#gerar numeros aleatorios de distribuicao uniforme        
#---------------------------------------------------------#
runif(1) #gera um numero aleatorio de uma distribuicao uniforme.
#Nessa distribuicao o unico parametro exigido e o tamanho da amostra
#---------------------------------------------------------#
#Graficos de probabilidade                                
#---------------------------------------------------------#
curve(dnorm(x),-3,3) #desenha uma curva de distrib normal em [-3,3]
#-----------------------------------------------------------
#Grafico de distribuicao normal
j <-rnorm(100)
hist(j,probability=TRUE,col="yellow",
main="Normal(0,1)",ylab="Densidade",
ylim=c(0,0.5),xlim=c(-3,3))
curve(dnorm(x),add=T)
#------------------------------------------------------------
#grafico de distribuicao uniforme
b <-runif(100)
hist(b,probability=TRUE,main="Uniforme[0,1]",
ylab="Densidade",col="red")
curve(dunif(x,0,1),add=T)
#------------------------------------------------------------
#grafico de distribuicao exponencial
c <-rexp(100,1/2500)
hist(c,probability=TRUE,
col ="lightblue",main="Exponencial com media=2500",ylab="Densidade")
curve(dexp(x,1/2500),add=T)
#------------------------------------------------------------
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