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KumaraswamyDistribution

KumaraswamyDistribution
形状母数が と のKumaraswamy分布を表す．
詳細
  • 値 の確率密度は，については に比例し，その他ではゼロである．
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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]:=
Click for copyable input
Out[3]=
 
累積分布関数：
In[1]:=
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Out[1]=
In[2]:=
Click for copyable input
Out[2]=
In[3]:=
Click for copyable input
Out[3]=
 
平均と分散：
In[1]:=
Click for copyable input
Out[1]=
In[2]:=
Click for copyable input
Out[2]=
 
中央値：
In[1]:=
Click for copyable input
Out[1]=
スコープ   (7)
Kumaraswamy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：
歪度：
尖度：
母数の関数としての閉形式の種々のモーメント：
記号次数の閉形式：
ハザード関数は では浴槽のような形になる：
分位関数：
アプリケーション   (1)
KumaraswamyDistributionは水文学に使うことができる．ミード湖の月ごとの平均水位について考察する：
アリゾナ州魚類鳥獣部よると，最高レベルは1229フィートである：
Kumaraswamy分布をデータにフィットする：
データのヒストグラムを推定分布と比較する：
ミード湖の水位が渇水レベル（1125フィート）を下回る確率を求める：
平均水位を単位フィートで求める：
次の3年間の水位のシミュレーションを渇水レベルを基準として行う：
特性と関係   (5)
各 についての累積分布関数に対する母数の影響：
他の分布との関係：
Kumaraswamy分布はBetaDistributionを変換したものである：
Kumarswamy分布を簡約するとBetaDistributionになる：
Kumaraswamy分布を簡約するとPowerDistributionになる：
バージョン 8 の新機能
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