使用Rstudio模拟出生 - 绘制pmf和cdf

Question

我有一些练习要用Rstudio来解决我的统计考试。 我试着用英语翻译，所以如果不清楚，请向我解释。

“模拟100,000名分娩并使用以下概率：男性占51.3％，女性占48.7％，使用样本功能。

• 检查所获得的男性和女性人数与理论百分比的差异。

• 绘制本实验概率函数的PMF和CDF（对50个出生的样本）。

• 计算分布的均值和方差。“

我获得了51356名男性和48644名女性，相差56.

但是现在，我如何绘制概率函数的PMF和CDF？

这里我把用来模拟出生的代码：

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：

希望有人可以帮助我，我知道对于有R经验的人来说这是一个非常简单的问题，但我刚开始使用这种语言。

非常感谢所有回复的人。

修改

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：

我认为我理解的是，在非常接近1/2的情况下，在一组50个出生时，男性的数量将非常接近25个。是什么情节显示？而且，这是正确的方法吗？

Answer 1

您的代码（和结论）对我来说是正确的。

使用type="h"绘制“高密度”情节可能在图形上更好;这使得x的非整数值的概率为零的情况更加清楚。

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")

（当您绘制CDF / CMF时，您可能想要使用type="s"或type="S";请参阅?plot）