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Michi authored 12 years ago
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1) library(LearnBayes)
2)
3)
4)
5) n=seq(0,100, by = 1)
6) p=dpois(n,5)
7) plot(n,p,type='l',main='Poisson',xlab='n',ylab='f(n,Np)',col='blue')
8) p=dpois(n,10)
9) points(n,p,type='l',col='red')
10) p=dpois(n,50)
11) points(n,p,type='l',col='green')
12) legend('topright',legend=c('N=5','N=10','N=50'),lty=c(1,1,1),col=c('blue','red','green'))
13) ####
14) c=seq(0,10,by=0.01)
15) e=dexp(c,1./0.5)
16) plot(c,e,type='l',main='Exponential Distribution',xlab='x',ylab='f(x,xi)',col=blue)
17) e=dexp(c,1./2)
18) points(c,e,type='l',col='red')
19) e=dexp(c,1./4)
20) points(c,e,type='l',col='green')
21) legend('topright',legend=c('0.5','2','4'),lty=c(1,1,1),col=c('blue','red','green'))
22) ####
23) n2=seq(0,20, by = 1)
24) b=dbinom(n2,5,0.5)
25) plot(n2,b,type='h',main='Binomial Distribution',xlab='n',ylab='f(n;N,p)',col='black')
26) b=dbinom(n2,10,0.5)
27) points(n2+0.1,b,type='h',col='red')
28)
29) b=dbinom(n2,20,0.5)
30) points(n2+0.2,b,type='h',col='green')
31)
32) b=dbinom(n2,20,0.8)
33) points(n2+0.3,b,type='h',col='blue')
34)
35) b=dbinom(n2,20,0.2)
36) points(n2+0.4,b,type='h',col='cyan')
37)
38) legend('topright',legend=c('(5,0.5)','(10,0.5)','(20,0.5)','(20,0.8)','(20,0.2)'),lty=c(1,1,1,1,1),col=c('black','red','green','blue','cyan')) #To fix
39) ####
40) x3=seq(0,10,by=0.01)
41)
42)
43) l=dlnorm(x3,0,0.5)
44) plot(x3,l,type='l',main='Log-Normal Dist.',xlab='x',ylab='f(x;mu,sigma)')
45)
46) l=dlnorm(x3,0,1)
47) points(x3,l,type='l',col='green')
48)
49) l=dlnorm(x3,2,1)
50) points(x3,l,type='l',col='red')
51)
52) legend('topright',legend=c('mu=0 ,sigma=0.5','mu=0 ,sigma=1','mu=2 ,sigma=1'),lty=c(1,1,1),col=c('black','green','red'))
53) #ToDO
54)
55) x=seq(-10,10,by = 0.1)
56) gg=dnorm(x,2,1)
57)
58) g=rnorm(100,2,1)
59) mu=mean(g)
60) med=median(g)
61) sig=sd(g)
62)
63) hist(g,freq=FALSE,main='Random Sample',xlab='x',ylab='Prob. Density')
64) lines(x,gg,type='l',col='blue')
65)
66) legend('topleft',legend='N = 100')
67) legend('topright',legend=c(med,mu,sig))
68) g=rnorm(1000,2,1)
69) mu=mean(g)
70) med=median(g)
71) sig=sd(g)
72)
73)
74) hist(g,freq=FALSE,main='Random Sample',xlab='x',ylab='Prob. Density')
75) lines(x,gg,type='l',col='blue')
76)
77) legend('topleft',legend='N = 1000')
78) legend('topright',legend=c(med,mu,sig))
79) #####
80)
81) g=rnorm(10000,2,1)
82) mu=mean(g)
83) med=median(g)
84) sig=sd(g)
85) hist(g,freq=FALSE,main='Random Sample',xlab='x',ylab='Prob. Density')
86) lines(x,gg,type='l',col='blue')
87) legend('topleft',legend='N = 10000')
88) legend('topright',legend=c(med,mu,sig))
89) ######
90) # copy paste
91) x2=seq(-10000,10000, by = 0.1)
92) dn2=dnorm(x2,2,sqrt(2))
93) p=rpois(1000,2)
94) hist(p,freq=FALSE,xlab='n',ylab='Prob. Density')
95) lines(x2,dn2,type='l',col='blue')
96) legend('topright',legend=c('Np=2','Gaussian'),col=c('black','blue'),lty=c(1,1))
97) ######
98)
99) dn2=dnorm(x2,5,sqrt(5))
100) p=rpois(1000,5)
101) hist(p,freq=FALSE,xlab='n',ylab='Prob. Density')
102) lines(x2,dn2,type='l',col='blue')
103) legend('topleft',legend=c('Np=5','Gaussian'),col=c('black','blue'),lty=c(1,1))
104) #####
105)
106) dn2=dnorm(x2,10,sqrt(10))
107) p=rpois(1000,10)
108) hist(p,freq=FALSE,main='Random Sample',xlab='n',ylab='Prob. Density')
109) lines(x2,dn2,type='l',col='blue')
110) legend('topright',legend=c('Np=10','Gaussian'),col=c('black','blue'),lty=c(1,1))
111) #####
112)
113) dn2=dnorm(x2,100,sqrt(100))
114) p=rpois(1000,100)
115) hist(p,freq=FALSE,main='Random Sample',xlab='n',ylab='Prob. Density')
116) lines(x2,dn2,type='l',col='blue')
117) legend('topright',legend=c('Np=100','Gaussian'),col=c('black','blue'),lty=c(1,1))
118) ####
119)
120) dn2=dnorm(x2,1000,sqrt(1000))
121) p=rpois(1000,1000)
122) hist(p,freq=FALSE,main='Random Sample',xlab='n',ylab='Prob. Density')
123) lines(x2,dn2,type='l',col='blue')
124) legend('topright',legend=c('Np=1000','Gaussian'),col=c('black','blue'),lty=c(1,1))
125) yy = rnorm(10000,0,1)
126) x=seq(0,10, by = 0.1)
127) l = dlnorm(x,0,1)
128) xx=exp(yy)
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