في البداية، يظهر أن هناك خطأ صغير في الشيفرة البرمجية التي قدمتها. يفترض أن تكون الشيفرة صحيحة، ولكن هناك خطأ في الاستخدام الصحيح للدالة curve. دعونا نقوم بتصحيح الشيفرة لتشتمل على الترقيم الصحيح والمتطلبات الضرورية للدالة.
Rcurve(dexp(x, rate=3), xlim=c(0,40), main="exp(rate=3) population distribution", xlab="X", ylab="f(x)")
التصحيح يتمثل في إزالة الفراغ بين dexp(x, rate=3) و xlim=c(0,40) وضمان تواجد فاصلة بين المعاملات المختلفة.
الآن، بالنسبة للشيء الذي تحاول فعله، يبدو أنك تقوم برسم توزيع الاحتمالات لمتغير عشوائي ذو توزيع أسي exponential بمعدل rate=3. يمكنك تحسين فهمك للشيفرة من خلال التعمق في تفاصيلها.
تستخدم الدالة curve في R لرسم منحنى رياضي على نطاق محدد. في هذه الحالة، تستخدم dexp لتوليد قيم الاحتمالات لتوزيع exponential، وتستخدم curve لرسم هذه القيم على محور x في نطاق يتراوح من 0 إلى 40. كما أنك قد قمت بتحديد عناوين للمحورين والعنوان الرئيسي للرسم.
لتحسين فهمك، يمكنك قراءة المزيد عن توزيعات الاحتمالات وكيفية رسمها في R. يمكن أن تكون هذه الخطوة مفيدة لكي تكتسب مهارات أفضل في استخدام R لتحليل البيانات ورسم الرسوم البيانية.
المزيد من المعلومات
بالطبع، دعوني أزيد من المعلومات حول توزيع exponential وكيفية رسمه باستخدام R.
توزيع exponential هو نوع من توزيعات الاحتمالات يستخدم لتمثيل الفترة الزمنية بين حدوث حدثين متتاليين في عملية بواسطة عملية الانحطاط الذاتي. يُعبر عن هذا التوزيع بواسطة واحدة من الدوال الاحتمالية الرئيسية في هذا السياق، وهي الدالة الاستنتاجية السالبة أو دالة الانحياز الذاتي (Exponential Probability Density Function).
في الشيفرة التي قدمتها، dexp(x, rate=3) تُستخدم لحساب قيم الكثافة الاحتمالية لتوزيع exponential على نطاق محدد. يتم تحديد معدل التوزيع بواسطة المعامل rate الذي قد حُدد هنا بقيمة 3. كلما زادت قيمة معدل التوزيع، كلما قلت فترة الزمن بين حدوث الأحداث.
توجد معلومات إضافية يمكن أن تكون مفيدة، مثل كيفية تحليل النتائج بعد رسم الرسم البياني. يمكنك استخدام الرسم البياني لتقديم توزيع البيانات بشكل بصري وفهم الشكل العام للتوزيع. يمكنك أيضًا حساب المتوسط والانحراف المعياري لهذا التوزيع للحصول على معلومات إضافية حول الشكل والتفاوت في البيانات.
