II. FINITE DIFFERENCE METHOD 1 Difference formulae
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[1,] 20 70 10<br />
[2,] 15 60 5<br />
[3,] 17 50 8<br />
[4,] 23 67 12<br />
[5,] 25 58 18<br />
> media media<br />
[1] 20.0 61.0 10.6<br />
> var(M) matrice di covarianza<br />
[,1] [,2] [,3] dei dati campionari della matrice M<br />
[1,] 17.00 10.25 19.25 cioe’: cov(colonna i di M, colonna j di M)<br />
[2,] 10.25 62.00 3.75 per i,j = 1,2,3<br />
[3,] 19.25 3.75 23.80<br />
> pnorm(2.3, mean=0, sd=1) funz. distribuzione N(0;1) in 2.3<br />
[1] 0.9892759<br />
> pnorm(5.8, mean=2, sd=3) funz. distribuzione N(2;9) in 5.8<br />
[1] 0.8973627<br />
> qnorm(0.897,mean=2, sd=3) quantile 0.897 di N(2;9)<br />
[1] 5.793923<br />
> dnorm(2.7,mean=0,sd=5) funz.densita’ N(0;25) in 2.7<br />
[1] 0.0689636<br />
> x hist(x) istogramma dei dati campionari x<br />
> dbinom(10,size=22,prob=3/7) funzione di probabilita’, calcolata in 10,<br />
[1] 0.1638484 di Binomiale (n=22, p=3/7)<br />
> pbinom(10,size=22,prob=3/7) funzione distribuzione, calcolata in 10,<br />
[1] 0.6802406 della stessa Binomiale<br />
> qbinom(0.68,size=22,prob=3/7) quantile 0.68 di Binomiale (n=22, p=3/7)<br />
[1] 10<br />
> qt(0.95,df=13) quantile 0.95 di "t" di Student<br />
[1] 1.770933 (con 13 gradi di liberta’)<br />
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