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ExponentialPowerDistribution

ExponentialPowerDistribution
形状母数 ，位置母数 ，尺度母数 の指数ベキ分布を表す．
詳細
  • 指数ベキ分布における値 の確率密度はに比例する．
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例   (4)
確率密度関数：
累積分布関数：
平均と分散：
中央値：
確率密度関数：
In[1]:=
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Out[1]=
In[2]:=
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Out[2]=
In[3]:=
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Out[3]=
In[4]:=
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Out[4]=
 
累積分布関数：
In[1]:=
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In[2]:=
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Out[2]=
In[3]:=
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Out[3]=
In[4]:=
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Out[4]=
 
平均と分散：
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In[2]:=
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Out[2]=
 
中央値：
In[1]:=
Click for copyable input
Out[1]=
スコープ   (7)
指数ベキ分布に従う擬似乱数集合を生成する：
そのヒストグラムを確率密度関数と比較する：
分布母数推定：
サンプルデータから分布母数を推定する：
サンプルの密度ヒストグラムを推定分布の確率密度関数と比較する：
指数ベキ分布は対称性を有する：
尖度は形状母数 のみに依存する：
尖度の極限値：
母数の関数としての閉形式の種々のモーメント：
ハザード関数は形状母数 によって形が異なる：
分位関数：
アプリケーション   (1)
ExponentialPowerDistributionはDirichletDistributionに従う確率ベクトルの長さの分布の平滑化近似として使うことができる：
確率密度関数：
サンプルを作る：
指数ベキ分布をデータにフィットする：
サンプルのヒストグラムを両分布の確率密度関数と比較する：
平均を比べる：
特性と関係   (6)
各 の累積分布関数に対する母数の影響：
指数ベキ分布は平行移動と正の因子によるスケーリングの下では閉じている：
ExponentialPowerDistributionは形状母数 の値によってNormalDistributionよりも狭くも広くもなる：
他の分布との関係：
LaplaceDistributionは指数ベキ分布の特殊ケースである：
NormalDistributionはExponentialPowerDistributionの特殊ケースである：
バージョン 8 の新機能
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