R语言计算分布（r语言分布检验）
摘要：
1、Redis根据“swappability = age*log”计算出哪些key对应的value需要swap到磁盘，然后再将这些key对应的value持久化到磁 盘中，同时在内存... 本篇目录：
如何用r语言求出已知广义残差分布的分位点
1、Redis根据“swappability = age*log(size_in_memory)”计算出哪些key对应的value需要swap到磁盘。然后再将这些key对应的value持久化到磁 盘中，同时在内存中清除。
2、以R中的基础数据包iris。#数据集data-iris；head(data)x-iris$Species；head(x)y-iris$Sepal.Length；head(y)。R中的经验分布函数ecdf即可实现经验分布函数的计算。
3、由于Redis将内存中的数据swap到磁盘中的时候，提供服务的主线程和进行swap操作的子线程会共享这部分内存，所以如果更新需要swap的数据，Redis将阻塞这个操作，直到子线程完成swap操作后才可以进行修改。
4、quantile function 分位数函数 qchisq(p， df， ncp=0， lower.tail = TRUE， log.p = FALSE)其中df为degrees of freedom。
R语言之书笔记:常见的概率分布
1、离散型分布：0-1分布。只先进行一次事件试验，该事件发生的概率为p，不发生的概率为1-p 离散型分布：几何分布。在n次伯努利试验中，试验k次才得到第一次成功的概率。
2、最直接的分布是均匀分布。 均匀分布是一种概率分布，其中所有结果的可能性均等。 例如，如果我们掷一个公平的骰子，落在任何数字上的概率是 1/6。 这是一个离散的均匀分布。
3、若离散型随机变量X，其取值为0，1，..，相应的概率为：则称此分布服从参数为μ的possion分布。μ是其唯一的参数，且 泊松分布的均数和方差相等 。泊松分布常用于稀有事件的发生次数的概率分析。
4、概率分布（probabilitydistribution）或简称分布（distribution），是概率论的一个概念。
用R语言编写,编写程序分别产生100个均值为0标准差为1的正态分布随机数...
1、用r语言求正态分布的标准差：产生100个均值为0标准差为1的正态分布随机数：rnorm（100，mean=0，sd=1）指数分布数dnorm（x，mean=5，sd=1，log=TRUE）。
2、要求随机数范围在0-1之间，均值可取0.5；又由于正态分布97%的值在平均数左右三个标准差的范围内，所以标准差取0.5/3。
3、randn 产生均值为0，方差 σ^2 = 1，标准差σ = 1的正态分布的随机数或矩阵的函数。用法：Y = randn(n)返回一个n*n的随机项的矩阵。如果n不是个数量，将返回错误信息。
4、3 标准正态分布 如果不指定一个均值和一个标准差，则函数将假定其为标准正态分布（均值为0，标准差为1）。
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