使用plot函数可视化负项分布累积分布函数数据(R语言)

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本文介绍了如何在R语言中使用plot函数可视化负项分布的累积分布函数(CDF)。首先,通过rnorm生成负项数据,然后利用ecdf计算CDF,最后用plot绘制CDF图表,展示数据分布和累积概率的关系。

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使用plot函数可视化负项分布累积分布函数数据(R语言)

在R语言中,我们经常需要对数据进行可视化分析,以便更好地理解数据的分布和特征。本文将介绍如何使用plot函数来可视化负项分布累积分布函数(CDF)数据。

首先,我们需要准备一组负项数据。假设我们有一个向量neg_data,其中包含了一些负项数据。我们可以使用以下代码生成一个随机的负项数据向量:

# 生成负项数据
set.seed(1)
neg_data <- rnorm(100, mean = -10, sd = 3)

上述代码使用了rnorm函数来生成100个服从正态分布的负项数据,均值为-10,标准差为3。

接下来,我们需要计算负项数据的累积分布函数(CDF)。R语言中有一个内置的函数ecdf可以用来计算累积分布函数。我们可以使用以下代码计算负项数据的CDF:

# 计算累积分布函数
neg_cdf <- ecdf(neg_data)

现在,我们已经计算得到了负项数据的累积分布函数neg_cdf。接下来,我们可以使用plot函数来可视化这个CDF数据。

# 可视化CDF数据
plot(ne
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