Cómo trazar una distribución binomial en R

Para graficar la función de masa de probabilidad para una distribución binomial en R, podemos usar las siguientes funciones:

• dbinom (x, size, prob) para crear la función de masa de probabilidad
• plot (x, y, type = ‘h’) para trazar la función de masa de probabilidad, especificando que la trama sea un histograma (type = ‘h’)

Para graficar la función de masa de probabilidad, simplemente necesitamos especificar el tamaño (por ejemplo, número de ensayos) y el problema (por ejemplo, la probabilidad de éxito en un ensayo dado) en la función dbinom () .

Por ejemplo, el siguiente código ilustra cómo trazar una función de masa de probabilidad para una distribución binomial con tamaño = 20 y prob = 0.3:

éxito <- 0:20

plot (éxito, dbinom (éxito, tamaño = 20, problema = .3), tipo = 'h')

El eje x muestra el número de éxitos y el eje y muestra la probabilidad de obtener ese número de éxitos en 20 intentos.

Podemos agregar un título, cambiar las etiquetas de los ejes y aumentar el ancho de la línea para hacer que la trama sea más agradable estéticamente:

éxito <- 0:20

plot (éxito, dbinom (éxito, tamaño = 20, problema = .3),
     tipo = 'h',
     main = 'Distribución binomial (n = 20, p = 0.3)',
     ylab = 'Probabilidad',
     xlab = '# éxitos',
     lwd = 3)

Puede utilizar el siguiente código para obtener las probabilidades reales de cada número de éxitos que se muestra en la gráfica:

# evitar que R muestre números en notación científica 
opciones (scipen = 999) 

#definir rango de éxitos
 éxito <- 0:20

#muestra la probabilidad de éxito para cada número de ensayos
 dbinom (éxito, tamaño = 20, problema = .3)

[1] 0.00079792266297612 0.00683933711122388 0.02784587252426865
[4] 0.07160367220526231 0.13042097437387065 0.17886305056987975
[7] 0.19163898275344257 0.16426198521723651 0.11439673970486122
[10] 0.06536956554563482 0.03081708090008504 0.01200665489613703
[13] 0.00385928193090119 0.00101783259716075 0.00021810698510587
[16] 0.00003738976887529 0.00000500755833151 0.00000050496386536
[19] 0.00000003606884753 0.00000000162716605 0.00000000003486784

Recursos adicionales

Introducción a la distribución binomial
Comprensión de la forma de una distribución binomial

• https://r-project.org
• https://www.python.org/
• https://www.stata.com/