注意事項

寫作業要點

  • 繳交期限: 2021/05/21(五), 24:00前上傳完畢。
  • 於課程網站(http://www.hmwu.idv.tw)下載題目卷。
  • 可參考課本、上課講義(包含電子檔)及其它資料。
  • 自己親手做,儘量不要與別人(或同學)討論,不可參考同學的答案,不可抄襲。
  • 程式設計題,若程式碼直接複製(或照抄)講義上的以不給分為原則。
  • 有問題者,請FB群組或私訊問助教或老師。
  • 程式直接寫在本Rmd檔。經knit編譯,產生.html.pdf.doc檔,需印出R程式碼及執行結果。
  • 不按照規定作答者,酌量扣分。

上傳答題檔案

  • 於教師網站首頁登入[作業考試上傳區],帳號: r1092。密碼: xxx
  • 選取「正確的」資料夾上傳,若傳錯,請最終要上傳一份正確的的答題檔案。
  • 請上傳「學號-姓名-R-HW6.Rmd」、「學號-姓名-R-HW6.html」、 「學號-姓名-R-HW6.pdf」及「學號-姓名-R-HW6.doc」。 (學號及姓名,改成自己)
  • 若上傳檔案格式錯誤,內容亂碼,空檔等等問題。請自行負責。
  • 若要重覆上傳(第2次以上),請在檔名最後加「-2」、「-3」,例如: 「學號-姓名-R-HW6-2.Rmd」等等。
  • 上傳兩次(含)以上 、格式不合等等酌量扣分。
  • 如果上傳網站出現「You can modify the html file, but please keep the link www.wftpserver.com at least.」, 請將滑鼠移至「網址列」後,按「Enter」即可。若再不行,請換其它瀏覽器(IE/Edge/Firefox/Chrome)。
  • 有問題者,請FB私訊老師。

其它事項

  • 若有題目不會寫、或只會寫一半、或結果是有錯的,導致knit無法編譯產生文件, 則可以「不執行有錯的程式碼」,但必需列印此段程式碼。助教會依照狀況部份給分。

  • 此份作業,助教以pdf檔批改為準。Rmd則是做為比對之用(比對同學們的Rmd是否相似)。

  • 總分100分,由助教決定每題配分。全部改完會上傳,答案卷同學們可自由下載。




1 base 繪圖: 機率分配圖形

\(t\)分佈在wikipedia中的介紹如下列網頁: https://en.wikipedia.org/wiki/Student%27s_t-distribution。 以R基礎套件(base graphics),畫出\(t\)分佈在自由度為1及自由度為5的(a) 機率密度函數圖, (b) 累積機率分佈函數圖,(c) 分位數函數圖及(d) 隨機抽樣(\(n=100\))直方圖。 (要求: (1) 前三個圖上各有兩條不同自由度之函數曲線(以不同顏色表示), 直方圖則為重疊(以不同顏色表示)。(2) 需加註: 標題,\(x\)\(y\)標號及legend (以不同顏色表示相對應的自由度)。(3) 4張圖一頁: 2 by 2 )。

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2 ggplot2: 機率分配圖形

同上題,以ggplot2套件,畫出上述之圖形,要求同上。

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3 二項式分布算機率

3.1 小例子

袋中有3紅球、4白球,從中每次任取一球,取後放回,共取6次,則6次取球中恰取得2次紅球的機率為 \(C^6_2 (\frac{3}{7})^2(\frac{4}{7})^4\)。請用R計算出此機率。

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3.2 寫成函數

袋中有\(r\)顆紅球、\(w\)顆白球,從中每次任取一球,取後放回,共取\(k\)次,則\(k\)次取球中恰取得\(p\)次紅球的機率為何? 試寫一R函式(命名為draw_ball_prob),計算此抽球機率。執行程式時,以\(r=3, w=4, k=6, p=2\)為例。

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4 以常態分佈逼近布瓦松(Poisson)分佈

Normal Approximation to Poisson Distribution的定理如下:

If \(X \sim Poisson(\lambda)\) then \(\displaystyle \frac{X-\lambda}{\sqrt{\lambda}} \stackrel d \rightarrow Normal(0,1)\) for a sufficient large \(\lambda\).

使用\(\lambda=1, 2, 5, 10, 20, 50\)重覆下列步驟來驗証。(共6個圖,請畫成一頁\(2\times 3\):

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5 格式 (額外加分)

有成功將「學號-姓名-R-HW5.Rmd」編譯出正確的「學號-姓名-R-HW5.html」、 「學號-姓名-R-HW5.pdf」及「學號-姓名-R-HW5.doc」,並上傳。 以下數學式是測試MikTeX/LaTeX,請勿刪。這是常態分佈的機率密度函數:

\[ f(x)=\frac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma}e^{\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}} \]