Наложение pmf истинного распределения Пуассона на гистограмму случайно сгенерированных выборок

Я новичок как в статистике, так и в R. Я создал 100 случайных выборок из распределения Пуассона с лямбда = 2,5, используя:

 samples <- rpois(100,2.5)

Я успешно создал гистограмму относительной частоты образцов:

 hist(samples, prob=TRUE)

Теперь мне нужно наложить pf истинного распределения Пуассона на гистограмму, но я не знаю, как создать истинную функцию. Я думаю, что это, вероятно, очень просто, но просто не могу понять, что делать. Любая помощь могла бы быть полезна.

Спасибо!


r poisson
person user2840061    schedule 02.10.2013    source источник
comment
plot(table(samples)/length(samples)); points(0:8, dpois(0:8,lambda=2.5)) (Надеюсь, это не домашнее задание...)   -  person Ben Bolker    schedule 02.10.2013
comment
... но вы можете быть уверены, что это повторяющийся вопрос. stackoverflow.com/questions/7605191/   -  person IRTFM    schedule 03.10.2013
comment
Извините, это домашнее задание. Не знал, что нельзя задавать здесь такие вопросы. Спасибо хоть. Я поискал в справке по R, погуглил и посмотрел здесь (хотя, очевидно, недостаточно хорошо). Постараюсь быть более тщательным в следующий раз.   -  person user2840061    schedule 03.10.2013
comment
домашнее задание разрешено на SO: meta.stackexchange.com/questions/10811/, но лично мне не нравится отвечать на эти вопросы.   -  person Ben Bolker    schedule 03.10.2013
comment
Я бы сказал, что это не совсем обман, потому что есть несколько соображений, которые особенно важны для построения дискретных распределений (например, hist() и curve() неоптимальны; их можно настроить, чтобы они работали нормально, но plot(table(...)) и points() работают лучше)   -  person Ben Bolker    schedule 03.10.2013
comment
См. также tolstoy.newcastle.edu.au/R/ e12/help/10/10/1870.html   -  person Ben Bolker    schedule 03.10.2013

Ответы (1)


arrow_upward
-1
arrow_downward

Получите распределение, вставив значения из домена в функцию массы вероятности Пуассона. Домен 0-бесконечность. PMF равен [e^(-lamda)*lamda^k]/k_factorial Подробнее см. на странице Википедии: http://en.wikipedia.org/wiki/Poisson_distribution

person brbaker    schedule 02.10.2013