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LogLogisticDistribution

LogLogisticDistribution
表示一个对数 logistic 分布，其中形状参数为 ，尺度参数为 .
更多信息
  • 当 时，对数 logistic 分布中值 的概率密度与 成正比.
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]:=
Click for copyable input
Out[1]=
In[2]:=
Click for copyable input
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]:=
Click for copyable input
Out[2]=
 
中位数：
In[1]:=
Click for copyable input
Out[1]=
范围   (7)
产生一组服从对数 logistic 分布的伪随机数：
比较直方图和概率密度函数：
分布参数估计：
从样本数据估计分布参数：
比较样本密度直方图和估计分布的概率密度函数：
偏度只与形状参数 相关：
对于较大的 值，对数 logistic 分布变得对称：
峰度只与形状参数 相关：
当 变大，峰度具有水平渐近性：
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：
风险函数：
分位数函数：
应用   (2)
LogLogisticDistribution 可用于对收入建模：
把兼职调整为全职，并且选择非零值：
对数据进行对数 logistic 分布拟合：
比较数据直方图和估计分布的概率密度函数：
求大型州立大型的平均收入：
求一份工资至多 $150000 的概率：
求一份工资至少 $150000 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收入：
BetaPrimeDistribution 可用于对各州人均收入建模：
对数据进行对数 logistic 分布拟合：
比较数据的直方图和估计分布的概率密度函数：
求人均收入的均值：
求收入与均值较接近的州：
求人均收入的中位数：
求收入与中位数较接近的州：
求对数似然值：
利用 BetaPrimeDistribution 与拟合比较：
利用 DagumDistribution 与拟合比较：
利用 DavisDistribution 与拟合比较：
属性和关系   (6)
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对数 logistic 分布：
与其它分布的关系：
LogLogisticDistribution 是 DagumDistribution 的一个特殊情况：
LogLogisticDistribution 是 BetaPrimeDistribution 的一个特殊情况：
版本 8 的新功能
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