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LogGammaDistribution

LogGammaDistribution
表示形状参数为 和 、定位参数为 的对数伽玛分布.
更多信息
  • 对于 ，值 的概率密度与 成正比，否则为零.
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]=
In[4]:=
Click for copyable input
Out[4]=
 
累积分布函数：
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]=
 
均值和方差：
In[1]:=
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Out[1]=
In[2]:=
Click for copyable input
Out[2]=
 
中位数：
In[1]:=
Click for copyable input
Out[1]=
范围   (7)
生成一组对数伽玛分布的伪随机数：
比较其直方图与概率密度函数：
分布参数估计：
从样本数据估计分布参数：
比较样本的密度直方图和估计分布的概率密度函数：
偏度取决于形状参数：
峰度取决于形状参数：
以参数的函数形式表示不同矩量的解析式：
风险函数：
分位数函数：
应用   (2)
利用 LogGammaDistribution 对大型州立大学的收入建模：
把兼职工资调整为全职工资，并且选择非零值：
对数据进行帕累托分布拟合：
比较数据直方图和估计分布的概率密度函数：
求大型州立大学的平均工资：
求工资至多为 15000 美元的概率：
求工资至少为 150000 美元的概率：
求工资的中位数：
模拟一所这样的大学内100个随机选择的员工的工资情况：
对数伽马分布可用于估计计算时间：
对数据进行对数伽马分布拟合：
比较数据的直方图和估计分布的概率密度函数：
求计算时间的中位数：
求计算时间的上四分位数：
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平移的情况下，新生成的分布仍然是对数伽马分布：
与其它分布的关系：
对数伽玛分布与 GammaDistribution 相关：
版本 8 的新功能
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