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BirnbaumSaundersDistribution

BirnbaumSaundersDistribution
表示形状参数为 、尺度参数为 的 Birnbaum-Saunders 分布.
更多信息
  • 在 Birnbaum-Saunders 分布中，值 的累积分布函数由 给出，其中 为标准正态分布的 CDF.
范例关闭所有单元
例   (4)
概率密度函数：
累积分布函数：
均值和方差：
中位数：
概率密度函数：
In[1]:=
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Out[1]=
In[2]:=
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Out[2]=
In[3]:=
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Out[3]=
 
累积分布函数：
In[1]:=
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Out[1]=
In[2]:=
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Out[2]=
In[3]:=
Click for copyable input
Out[3]=
 
均值和方差：
In[1]:=
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Out[1]=
In[2]:=
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Out[2]=
 
中位数：
In[1]:=
Click for copyable input
Out[1]=
范围   (7)
生成一组服从 Birnbaum-Saunders分布的伪随机数：
将直方图与概率密度函数比较：
分布参数估计：
根据样本数据估计分布参数：
比较样本密度直方图和所估计分布的概率密度函数：
偏度仅取决于形状参数 ：
极限值：
峰度仅取决于形状参数 ：
极限值：
以参数的函数形式表示不同矩的解析式：
具有符号式阶数的解析式：
具有符号式阶数的解析式：
风险函数：
分位数函数：
应用   (3)
一个元件的寿命（以小时计）服从 及 的 Birnbaum-Saunders 分布. 求该元件寿命超过300小时的概率：
求该元件在正常工作300小时后，能够继续工作到500小时以后的概率：
求元件失效的平均时间：
对这样的30个独立元件的失效时间进行模拟：
元件 A 失效的时服从 及 的 Birnbaum-Saunders 分布，而元件 B 的失效率为 1. 求这两个元件均失效需要的平均时间：
求元件 A 先于 B 失效的概率：
尽管两个元件的平均寿命相同，服从 Birnbaum-Saunder 分布的元件往往会先失效：
一设备的寿命服从 Birnbaum-Saunders 分布. 求该设备的可靠度：
风险函数具有水平渐近线 ：
求两个这种设备串联的可靠度：
求两个这种设备并联的可靠度：
比较 及 时两个系统的可靠度：
属性和关系   (4)
关于每个 ，参数对累积分布函数的影响：
当使用一个正因子为比例进行缩放时，新生成的分布仍然是 Birnbaum-Saunders 分布：
如果 服从 Birnbaum-Saunders 分布，那么 也服从 Birnbaum-Saunders 分布：
Birnbaum-Saunders 分布与 NormalDistribution 相关：
版本 8 的新功能
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