정규분포

dnorm(x, mean=mu, sd=sigma)
# 평균 mu, 표준편차 sigma일 때 x 값의 확률밀도
# x값에 벡터를 넣으면 각각의 확률밀도 벡터를 리턴

dnorm(x, mean=mu, sd=sigma) $=X \sim N(\mu, \sigma^2), P(X=x)$

pnorm(x, mean=mu, sd=sigma, lower.tail=T)
# 평균 mu, 표준편차 sigma일 때 x보다 작거나같은 값이 나올 확률

pnorm(x, mean=mu, sd=sigma) $=X \sim N(\mu, \sigma^2),P(X\leq x)$

pnorm(x, mean=mu, sd=sigma, lower.tail=F) $=X \sim N(\mu, \sigma^2),P(X>x)$

qnorm(p, mean=mu, sd=sigma, lower.tail=T)
# 평균 mu, 표준편차 sigma일 때 누적확률 p에 해당하는 값

qnorm(p, mean=mu, sd=sigma) $=X \sim N(\mu, \sigma^2),P(X\leq x)=p인\ x값$

qnorm(p, mean=mu, sd=sigma, lower.tail=F) $=X \sim N(\mu, \sigma^2),P(X> x)=p인\ x값$

rnorm(n, mean=mun, sd=sigma)
# 평균 mu, 표준편차 sigma인 정규분포 난수 n개 생성

이항분포

dbinom(x, size=n, prob=p)
# 확률 p의 사건을 n번 시행했을때 x번 성공할 확률
# x값에 벡터를 넣으면 각각의 확률을 리턴

dbinom(x, size=n, prob=p) $=X \sim B(n, p),P(X= x)$

pbinonm(x, size=n, prob=p, lower.tail=T)
# 확률 p의 사건을 n번 시행했을 때 성공횟수가 x번 이하일 확률

pbinom(x, size=n, prob=p) $=X \sim B(n, p),P(X\leq x)$

pbinom(x, size=n, prob=p, lower.tail=F) $=X \sim B(n, p),P(X> x)$