¿Cómo obtener una lista completa de las distribuciones disponibles en R?

Para obtener una lista completa de las distribuciones disponibles en R puede utilizar el siguiente comando: Para cada distribución hay cuatro comandos. Los comandos para cada distribución están precedidos de una letra para indicar la funcionalidad: La distribución binomial es una distribución de probabilidad discreta.

¿Cómo calcular la probabilidad?

La probabilidad calculada corresponde al área: Puedes dibujar el área con el siguiente código: P (X \\leq x) = P (X < x) P (X ≤ x) = P (X < x) . Con la función pnorm también puedes dibujar la función de densidad acumulada de la distribución normal en R:

¿Cómo se calcula la distribución normal?

Así, por ejemplo, para la distribución normal, la función de densidad se obtiene como dnorm (), la función de distribución como pnorm (), los cuantiles se calculan mediante qnorm () y se pueden generar valores aleatorios con distribución normal mediante rnorm ().

¿Cuáles son las funciones relacionadas con la distribución normal?

Las funciones relacionadas con la distribución normal se describen en la siguiente tabla: Función Descripción dnorm Densidad normal (Función de densidad de pnorm Distribución normal (Función de distribu qnorm Función cuantil de la distribución norma rnorm Generación de números pseudoaleatorios n

¿Cómo obtener el listado de las distribuciones que mejor se ajustan a una variable?

En este capítulo se mostrará cómo usar R para obtener obtener el listado de las distribuciones que mejor se ajustan a una variable. La función fitDist del paquete gamlss permite explorar las distribuciones que mejor explican un conjunto de datos.

¿Qué es el R cuadrado ajustado?

En palabras más simples, el R cuadrado ajustado nos dice qué porcentaje de variación de la variable dependiente es explicado colectivamente por todas las variables independientes. El uso de este coeficiente se justifica en que a medida que añadimos variables a una regresión , el coeficiente de determinación sin ajustar tiende a aumentar.