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上期内容回顾上期介绍了对数据进行预处理的一些内容，主要包括选取数据、删除数据以及随机抽样，一起回顾一下吧：
选取数据：两种方法：一种是使用“[]”，可以通过行列下标和变量名称来提取数据或替换数据中的变量；另一种使用subset( )函数，可以添加比较特殊的筛选条件，来对数据进行选取。
删除数据：同样可以使用“[]”，用法与选取数据大致相同。
随机抽样：调用sample( )函数，可以选择对数据是否有放回的抽取等。
温馨提示 ：如果感到有些陌生，那就赶快翻开公众号历史消息温习一下~温故而知新哦~
本期内容导读前几期，我们知道了如何导入数据，选择变量，接下来在介绍统计检验之前，先介绍几种常见分布在R中的应用，作为铺垫。
一、各种统计分布在R中的名称
这张表取自《An Introduction to R》中概率分布一章，基本涵盖了R中所有的概率函数
二、概率函数介绍
在R中各种概率函数都有统一的形式，即一套统一的前缀+分布函数名：
以指数分布（R中函数名为exp）为例进行示范
密度函数调用形式：
dexp（x，rate）
参数解释：x随机变量，rate为指数概率密度函数的参数λ
例1：绘制0到4上，参数为1的指数分布的概率密度函数图像
生成图像如下：
分布函数调用形式：
pexp（x，rate, lower.tail =TRUE）
参数解释：x随机变量，rate同上，参数lower.tail为一个逻辑值，TURE表示P（X ≤ x），也是默认值。
例：求取上图中x=2左侧的概率密度函数曲线下方面积
分位数函数调用形式：
qexp（p，rate, lower.tail =True ）
参数解释：p为概率值，其他同上
例：求取参数为1的指数分布函数的85%分位数
分位数函数调用形式：
qexp（n，rate）
参数解释：n为生成随机数的数量，rate同上
例：生成5个指数分布随机数
延伸拓展
本期主要为介绍，相应的函数应用比较简单，建议读者可以试着尝试其他分布的图像绘制。其他函数应用方法大致相同，例如正态分布的dnorm、pnorm、qnorm、rnorm。
鉴于延伸拓展比较简单，就在这里加上关于R帮助界面的介绍。 R具有强大的帮助界面，便于使用者解决问题，使用R帮助有几种常用的方法，下面介绍三种。
方法一：前几期中提到过输入?+函数名的求助方法，这种方法可以看到函数的具体介绍；
方法二：几种运算符的求助方法，如“%in%”，只需要在R中输入?”%in%”，即可看到该运算符的具体解释及使用方法。
方法三：这种方法受限于版本，方式为输入??+查找的名称，此法会返回带有查找名称的包、函数名等很多结果以供查看。
最后，大家可以在R界面的帮助栏中点击Html帮助（如图），查看R在线帮助界面的各种信息。
本期就介绍完了，本周五将继续介绍常见分布，欢迎大家围观！！
发表于 2015-1-6 11:16:18