En este artículo, veremos una guía de los métodos dgeom, pgeom, qgeom y rgeom de la distribución geométrica en el lenguaje de programación R.
función geom
La función dgeom encuentra la probabilidad de experimentar una cierta cantidad de fallas antes de experimentar el primer éxito en una serie de pruebas de Bernoulli. Esto devuelve el valor de la función de densidad de probabilidad geométrica. En otras palabras, devuelve la probabilidad de x fracasos antes del primer éxito (nótese la diferencia) cuando la probabilidad de éxito es prob.
Sintaxis: dgeom(x, prob)
Parámetro:
- x: número de fallas antes del primer éxito
- prob: la probabilidad de éxito en un ensayo dado
Ejemplo 1:
En este ejemplo, estamos calculando la probabilidad de que un hombre pida ayuda, y la probabilidad de obtener ayuda es 0.5(p=0.5), por lo que con el uso de la función dgeom() estamos calculando la probabilidad de que la sexta persona que brinde help hablará con la primera persona que reciba ayuda.
R
dgeom(x=5, prob=.5)
Producción:
[1] 0.015625
La probabilidad de que la persona experimente 5 “fracasos” antes del primer éxito es 0.015625.
función geom
Esta función devuelve el valor de la función de densidad acumulada geométrica. Además, esta función se usa para encontrar la probabilidad de experimentar una cierta cantidad de fallas o menos antes de experimentar el primer éxito en una serie de Bernoulli.
Sintaxis: pgeom(q, prob)
Parámetros:
- q: número de fallas antes del primer éxito
- prob: probabilidad de éxito en un ensayo dado
Ejemplo:
En este ejemplo, estamos calculando la probabilidad de que un hombre pida ayuda, y la probabilidad de obtener la ayuda es 0,6 (p=0,6), por lo que con el uso de la función pgeom() estamos calculando la probabilidad de que la persona tenga hablar con 8 o menos personas para encontrar a alguien que ayude.
R
pgeom(q=8, prob=.6)
Producción:
[1] 0.9997379
La probabilidad de que la persona tenga que hablar con 8 personas o menos para encontrar a alguien que apoye la ley es 0.9997379
función geom
Esta función devuelve el valor de la función de densidad acumulativa geométrica inversa. Además, esta función encuentra el número de fallas que corresponde a un determinado percentil.
Sintaxis: qgeom(p, prob)
Parámetros:
- p: percentil
- prob: probabilidad de éxito en un ensayo dado
Ejemplo:
En este ejemplo, estamos calculando la probabilidad de que un hombre pida ayuda, y la probabilidad de obtener ayuda es 0,4 (p=0,4), por lo que con el uso de la función qgeom(), estamos calculando la probabilidad de que cuántos » fracasos” tendría que experimentar la persona para estar en el percentil 70 para una serie de fracasos antes del primer éxito.
R
qgeom(p=.70, prob=0.4)
Producción:
[1] 2
La persona necesitaría experimentar 10 “fracasos” para estar en el percentil 70 para un número de fracasos antes del primer éxito.
función de rango
La función rgeom genera un vector de variables aleatorias distribuidas geométricamente. En otras palabras, podemos decir que esta función genera una lista de valores aleatorios que representan el número de fallas antes del primer éxito,
Sintaxis: rgeom(n, prob)
Parámetros:
- n: número de valores a generar
- prob: probabilidad de éxito en un ensayo dado
Ejemplo:
En este ejemplo, estamos calculando la probabilidad de que un hombre pida ayuda, y la probabilidad de obtener ayuda es 0.5(p=0.5), por lo que con el uso de la función rgeom() estamos simulando 15 escenarios para cuántos “fallos ” experimentará la persona hasta que encuentre a alguien que la ayude .
R
rgeom(n=15, prob=.5)
Producción:
[1] 0 0 0 3 1 0 1 1 0 3 0 6 1 0 1
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por geetansh044 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA