How to implement normal distribution in R?

Description

To implement the normal distribution using R programming.

Four main functions in normal

distribution:

dnorm(x, mean= sd= ) 

  • Gives height of the probability distributionat each point for a given mean andstandard deviation.

pnorm(x, mean= sd= )

    • Gives the probabi

      lity of a normally

      distributed random number to be less

      that the value of a given number.

qnorm(p, mean= sd= )

  • It takes the probability value and givesa number whose cumulative value matchesthe probability value.

rnorm(n, mean= sd= )

  • Used to generate random numberswhose distribution is normal.
  • x — vector
  • mean — Mean value of the sample data.
    It’s default value is zero.
  • prob — The standard deviation. It’s
    default value is 1.

#Normal Distribution
#dnorm
x<-seq(-10,10,by = 1)
y<-dnorm(x,mean=0,sd=1)
plot(x,y,col=”blue”)

#pnorm
y<-pnorm(x,mean=0,sd=1)
plot(x,y,col=”red”)

#qnorm
x<-seq(0,1,by=0.01)
y<-qnorm(x,mean=0,sd=1)
plot(x,y,col=”green”)

#rnorm
x<-rnorm(100)
hist(x,col=285)

Leave Comment

Your email address will not be published. Required fields are marked *

clear formSubmit