dt函數的結果是什麼？

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罐人解釋一個典型的dt函數的結果？幫助頁面說我應該收到密度函數。但是，在我的代碼中，第一個值「.2067」代表什麼？第二個值？dt函數的結果是什麼？

x<-seq(1,10) 
dt(x, df=3) 
[1] 0.2067483358 0.0675096607 0.0229720373 0.0091633611 0.0042193538 0.0021748674 
[7] 0.0012233629 0.0007369065 0.0004688171 0.0003118082

來源

2016-05-08 Haim

它不會給你「密度」，是真的。相反，'dt'給出了在'x'位置具有'df'自由度的t-分佈的概率密度函數的值。 – SimonG

可能是這個幫助：https：//en.wikipedia.org/wiki/Probability_density_function。 0.2067是數據取值爲1的概率。 – Gopala

@Gopala：不是，以任何連續概率分佈（包括_t_-dist）分佈的數據取任何特定值的概率始終爲0.（這是一個）。如果維基百科確實說出了你所說的話，那麼有人應該糾正它，但我相當懷疑這就是所說的。 –

兩件事情在這裏困惑：

dt給你的密度，這就是爲什麼它降低了大量的：

x<-seq(1,10) 
dt(x, df=3) 
[1] 0.2067483358 0.0675096607 0.0229720373 0.0091633611 0.0042193538 0.0021748674 
[7] 0.0012233629 0.0007369065 0.0004688171 0.0003118082

pt給出的分佈函數。這是x變小或相等的概率。

這就是爲什麼價值觀去爲1，x增加：

pt(x, df=3) 
[1] 0.8044989 0.9303370 0.9711656 0.9859958 0.9923038 0.9953636 0.9970069 0.9979617 0.9985521 0.9989358

來源

2016-05-08 17:57:28

A「概率密度」是不是一個真正的真實概率，因爲概率在[0,1]界，而密度都沒有。密度的積分在其範圍內被歸一化爲1.因此，密度實際上是概率函數的一階導數。此代碼可有助於：

plot(x= seq(-10,10,length=100), 
     y=dt(seq(-10,10,length=100), df=3))

的0.207爲在x = 1 dt的值表示，在x = 1的概率是在0.207的速率在每x單位增加而增加。（而且，由於t分佈是對稱的，這也是DT與3 DF中的-1的值。）

編碼來實例化DT（X，DF = 3）功能的一個位（見?dt）然後整合它：

> dt3 <- function(x) { gamma((4)/2)/(sqrt(3*pi)*gamma(3/2))*(1+x^2/3)^-((3+1)/2) } 
> dt3(1) 
[1] 0.2067483 
> integrate(dt3, -Inf, Inf) 
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來源

2016-05-08 19:52:11

dt函數的結果是什麼？

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