Mô phỏng hàm nhị phân

b <- rbinom(2000, 20, 0.2)
table(b)
## b
##   0   1   2   3   4   5   6   7   8   9  10  11 
##  23 122 236 427 437 368 219 108  35  20   4   1

rbinom(n, k, p)

n là số lượng mẫu quan sát k là số lần thử cho mỗi quan sát p là xác suất thành công của mỗi lần thử

hist(b, main="Number of hypertensive patients")

# Mô phỏng hàm phân phối Poisson

rpois(100, 1)
##   [1] 0 0 1 1 1 1 2 1 3 1 4 0 0 1 2 1 0 0 0 1 2 1 0 1 1 2 1 1 0 1 1 2 1 1 0 2 0
##  [38] 0 3 0 0 2 2 0 4 1 0 1 0 2 0 1 0 0 0 2 2 2 1 0 1 1 0 2 0 1 0 2 2 0 3 0 0 1
##  [75] 2 2 1 1 0 0 1 0 1 0 1 1 2 2 0 0 0 0 3 2 2 2 1 0 1 1

rpois(n, lambda)

n là số lượng thành công lambda là tỉ lệ thành công mong đợi

x <- rpois (100, 1)
table(x)
## x
##  0  1  2  3  5 
## 31 37 19 12  1
hist(x)

# Mô phỏng hàm phân phối chuẩn

rnorm (10, 0, 1)
##  [1] -0.1728635 -0.9187329  0.2863128  0.4637613  0.1436662  0.5981551
##  [7]  0.5269733  0.6711977  1.0931356 -0.2059367

rnorm (n, mean, sd)

n là số lượng biến ngẫu nhiên cần tạo mean là giá trị trung bình, sd là độ lệch chuẩn

y <- rnorm (10, 0, 1)
table(y)
## y
##  -1.48459790923202  -1.41152723777873 -0.859714522510584 -0.114480831396714 
##                  1                  1                  1                  1 
##  0.180845011131016  0.204046841819375  0.450523754872467  0.531530611373433 
##                  1                  1                  1                  1 
##   0.84327605865736   1.03165018996086 
##                  1                  1
hist(y)

# Mô phỏng hàm phân phối Uniform

runif (20, 0, 20)
##  [1] 16.850937 15.072634  8.217662  1.908692  5.483539  5.699901 12.002436
##  [8]  1.875502  2.995956  7.227091 14.275177 15.788342 13.011553 17.056224
## [15]  4.359622  5.045085  5.274965  9.900455 14.534468 14.483703

runif (n, min, max)

n là số lượng biến ngẫu nhiên cần tạo min là giá trị nhỏ nhất của khoảng (mặc định là 0) max là giá trị lớn nhất của khoảng (mặc định là 1)

z <- runif (20, 0, 20)
table(z)
## z
## 0.812464454211295  2.64558809343725  4.19357571285218   4.9103973293677 
##                 1                 1                 1                 1 
##  5.01733385957778   6.7259280430153   7.0359272742644  7.68303558696061 
##                 1                 1                 1                 1 
##  8.27204507309943  10.0034571625292  11.4892775472254  11.7547675454989 
##                 1                 1                 1                 1 
##  12.0020386064425  12.9538829531521   13.930368036963  13.9786104625091 
##                 1                 1                 1                 1 
##  17.3954316601157   17.484332062304  19.2851410573348  19.7259797202423 
##                 1                 1                 1                 1
hist(z)

# Mô phỏng hàm phân phối Beta

rbeta (10, 2, 3)
##  [1] 0.39366109 0.33163847 0.40632792 0.47446460 0.27798569 0.37691789
##  [7] 0.82799963 0.08424491 0.34796994 0.43500238

rbeta (n, shape1, shape2)

n là số lượng biến ngẫu nhiên cần tạo shape1 là tham số hình dạng dương shape2 là tham số hình dạng dương

a <- rbeta (10, 2, 3)
table(a)
## a
## 0.0591235560697495  0.332468773137531   0.34788491027809  0.396278097398881 
##                  1                  1                  1                  1 
##  0.406580598503236  0.418913038184448  0.509422818972302  0.621016301674401 
##                  1                  1                  1                  1 
##  0.637810078322949  0.650531557014244 
##                  1                  1
hist(a)