simetrica sesgada resueltos relacion moda medidas mediana izquierda fisher estadistica entre ejercicios ejemplos ejemplo distribucion definicion curtosis coeficiente asimetria r plot statistics

sesgada - medidas de asimetria y curtosis ejemplos



Parcela normal, izquierda y derecha distribuciĆ³n sesgada en R (3)

Finalmente lo puse en funcionamiento, pero con tu ayuda, pero confiaba en este sitio .

N <- 10000 x <- rnbinom(N, 10, .5) hist(x, xlim=c(min(x),max(x)), probability=T, nclass=max(x)-min(x)+1, col=''lightblue'', xlab='' '', ylab='' '', axes=F, main=''Positive Skewed'') lines(density(x,bw=1), col=''red'', lwd=3)

Esta es también una solución válida:

curve(dbeta(x,8,4),xlim=c(0,1)) title(main="posterior distrobution of p")

Quiero crear 3 gráficos con fines ilustrativos: - distribución normal - distribución asimétrica derecha - distribución inclinada izquierda

Esto debería ser una tarea fácil, pero solo encontré este enlace , que solo muestra una distribución normal. ¿Cómo hago el resto?


Si no está demasiado ligado a lo normal, le sugiero que utilice una distribución beta que puede ser simétrica, sesgada a la derecha o sesgada a la izquierda según los parámetros de forma.

hist(rbeta(10000,5,2)) hist(rbeta(10000,2,5)) hist(rbeta(10000,5,5))


solo usa el paquete fGarch y estas funciones:

dsnorm(x, mean = 0, sd = 1, xi = 1.5, log = FALSE) psnorm(q, mean = 0, sd = 1, xi = 1.5) qsnorm(p, mean = 0, sd = 1, xi = 1.5) rsnorm(n, mean = 0, sd = 1, xi = 1.5)

** media, sd, xi media del parámetro de ubicación, escala parámetro sd, parámetro de asimetría xi. Ejemplos

## snorm - # Ranbdom Numbers: par(mfrow = c(2, 2)) set.seed(1953) r = rsnorm(n = 1000) plot(r, type = "l", main = "snorm", col = "steelblue") # Plot empirical density and compare with true density: hist(r, n = 25, probability = TRUE, border = "white", col = "steelblue") box() x = seq(min(r), max(r), length = 201) lines(x, dsnorm(x), lwd = 2) # Plot df and compare with true df: plot(sort(r), (1:1000/1000), main = "Probability", col = "steelblue", ylab = "Probability") lines(x, psnorm(x), lwd = 2) # Compute quantiles: round(qsnorm(psnorm(q = seq(-1, 5, by = 1))), digits = 6)