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LogGammaDistribution

LogGammaDistribution
形状母数が と で位置母数が の対数ガンマ分布を表す．
詳細
  • 値 の確率密度は， ではに比例し，その他の場合は0である．
  • LogGammaDistributionでは， と は任意の正の実数でよく，は任意の非負の実数でよい．
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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]=
In[4]:=
Click for copyable input
Out[4]=
 
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]=
In[4]:=
Click for copyable input
Out[4]=
 
平均と分散：
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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)
対数ガンマ分布に従う擬似乱数の集合を生成する：
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：
歪度は形状母数に依存する：
尖度は形状母数に依存する：
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：
分位関数：
アプリケーション   (2)
LogGammaDistributionを使って大きい州立大学の収入をモデル化する：
パートタイムとフルタイムの給与を調整し非零の値を選ぶ：
パレート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の確率密度関数と比較する：
大規模州立大学の平均給与を求める：
給与が最高で$15000である確率を求める：
給与が最低で$150000である確率を求める：
給与の平均値を求める：
このような大学で無作為に選んだ100人の雇用者の給与のシミュレーションを行う：
対数ガンマ分布を使って評価回数を推定することができる：
対数ガンマ分布をデータにフィットする：
データのヒストグラムと推定分布の確率密度関数を比較する：
評価時間の中央値を求める：
上四分位の評価時間を求める：
特性と関係   (4)
各 についての累積分布関数に対する母数の影響：
対数ガンマ分布は正の因子による平行移動の下では閉じている：
他の分布との関係：
対数ガンマ分布はGammaDistributionに関連している：
バージョン 8 の新機能
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