用Rstudio模拟出生——绘制pmf和cdf

Question

我有一个小练习要用 Rstudio 来解决我的统计考试。我试着把它翻译成英文，所以如果有什么不明白的地方请问我解释。

"模拟 100,000 次出生并使用以下概率：男性 51.3%，女性 48.7%，使用样本函数。

查看得到的男女人数与理论百分比相差多少
画出这个实验概率函数的PMF和CDF（以50个出生为样本）
计算分布的均值和方差。"

我得到了51356个男性和48644个女性，相差56个。

但是现在，如何绘制概率函数的PMF和CDF？

我把模拟出生的代码放在这里：

mysample <- data.frame(sample(c("M","F"),100000,replace=T,prob=c(0.513,0.487)))
names(mysample)<-c("Gender")
males <- subset(mysample, Gender=="M")
females <- subset(mysample,Gender=="F")

theoricM <- 100000*0.513
theoricF <- 100000*0.487
realM <- as.integer(nrow(maschi))
realF <- as.integer(nrow(femmine))

#create a data frame to show differences
result <-data.frame(realM,theoricM,realF,theoricF)
names(result)<- c("Males","Theoric Males","Females","Theoric Females")

结果：

希望有人能帮助我，我知道这对于有 R 经验的人来说是一个非常简单的问题，但我才刚刚开始使用这种语言。

谢谢大家的回复。

编辑：

我试过这段代码：

x <- 1:50
plot(x,dbinom(x ,size = 50,prob = 0.513),type="l", ylab="PMF", main="Binomial Distribution PMF")

结果是：

我想我的理解是，由于概率非常接近 1/2，所以在一组 50 次出生中，男性的数量将非常接近 25。显示的是什么情节？而且，这是正确的方法吗？

Answer 1

你的代码（和结论）对我来说是正确的。

使用 type="h" 绘制 "high-density" 图可能在图形上更好；这更清楚地表明 x.

的 non-integer 值的概率为零

x <- 1:50
par(las=1,bty="l") ## cosmetic
plot(x,dbinom(x ,size = 50,prob = 0.513),type="h", ylab="PMF", 
     main="Binomial Distribution PMF")

（绘制 CDF/CMF 时，您可能需要使用 type="s" 或 type="S"；参见 ?plot）

用Rstudio模拟出生——绘制pmf和cdf

Simulate birth with Rstudio - draw pmf and cdf

r

cdf