R的qnorm函数是用于计算正态分布的累积分布函数的逆函数。它的作用是给定一个概率值,返回对应的正态分布的分位点。
在JavaScript中,没有直接实现R的qnorm函数的等价函数。但是可以使用一些数学库或自定义函数来实现类似的功能。
以下是一个自定义的JavaScript函数,用于近似计算正态分布的分位点:
function qnorm(p, mean, sd) {
var a1 = -3.969683028665376e+01;
var a2 = 2.209460984245205e+02;
var a3 = -2.759285104469687e+02;
var a4 = 1.383577518672690e+02;
var a5 = -3.066479806614716e+01;
var a6 = 2.506628277459239e+00;
var b1 = -5.447609879822406e+01;
var b2 = 1.615858368580409e+02;
var b3 = -1.556989798598866e+02;
var b4 = 6.680131188771972e+01;
var b5 = -1.328068155288572e+01;
var c1 = -7.784894002430293e-03;
var c2 = -3.223964580411365e-01;
var c3 = -2.400758277161838e+00;
var c4 = -2.549732539343734e+00;
var c5 = 4.374664141464968e+00;
var c6 = 2.938163982698783e+00;
var d1 = 7.784695709041462e-03;
var d2 = 3.224671290700398e-01;
var d3 = 2.445134137142996e+00;
var d4 = 3.754408661907416e+00;
var p_low = 0.02425;
var p_high = 1 - p_low;
var q, r;
if (p < 0 || p > 1) {
throw new Error("Invalid input: probability must be between 0 and 1.");
} else if (p < p_low) {
q = Math.sqrt(-2 * Math.log(p));
return (((((c1 * q + c2) * q + c3) * q + c4) * q + c5) * q + c6) / ((((d1 * q + d2) * q + d3) * q + d4) * q + 1);
} else if (p <= p_high) {
q = p - 0.5;
r = q * q;
return (((((a1 * r + a2) * r + a3) * r + a4) * r + a5) * q) / (((b1 * r + b2) * r + b3) * r + b4);
} else {
q = Math.sqrt(-2 * Math.log(1 - p));
return -(((((c1 * q + c2) * q + c3) * q + c4) * q + c5) * q + c6) / ((((d1 * q + d2) * q + d3) * q + d4) * q + 1);
}
}
这个函数使用了一些预定义的常数和系数,通过近似计算来得到正态分布的分位点。使用时,可以传入概率值、均值和标准差作为参数,返回对应的分位点。
虽然这个函数是一个近似实现,但在大多数情况下可以提供足够的精度。如果需要更高精度的计算,可以考虑使用数学库或其他专门的统计计算库。
注意:以上提供的函数仅供参考,具体使用时请根据实际需求进行适当调整和验证。
参考链接:无
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