用Rstudio绘制pmf和cdf模拟出生

Question

我有一个小练习要解决与Rstudio为我的统计考试。我试着把它翻译成英文，所以如果有什么不清楚的地方，请向我寻求解释。

“模拟100,000次分娩并使用以下概率:男性51.3%，女性48.7%，使用样本函数。

• 检查获得的男性和女性数量与理论百分比有多大不同。
• 绘制本实验概率函数的PMF和PMF(在50例出生的样本上)。
• 计算分布的均值和方差。“

我获得了51356名男性和48644名女性，差异为56。

，但是现在，如何绘制概率函数的PMF和of呢？

在这里，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")

和结果：

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希望有人能帮我，我知道这对一个有R经验的人来说是个很简单的问题，但我刚刚开始使用这门语言。

谢谢大家的回复。

编辑：

我试过这个代码：

x <- 1:50
plot(x,dbinom(x ,size = 50,prob = 0.513),type="l", ylab="PMF", main="Binomial Distribution PMF")

结果是：

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我想我所理解的是，作为一个非常接近1/2的支柱，在一组50名新生儿中，男性的人数将非常接近25人。这是什么情节？这是正确的方法吗？

Answer 1

你的代码(和结论)在我看来是正确的。

使用type="h"绘制“高密度”图可能在图形上更好；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")

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(当您绘制CMF/CMF时，您可能希望使用type="s"或type="S"；参见?plot)