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PowerDistribution

PowerDistribution
領域の母数が k で形状母数が a のベキ分布を表す．
詳細
  • ベキ分布における値 の確率密度は では に比例し，その他の場合は0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)
ベキ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：
歪度は形状母数のみに依存する：
極限値：
尖度は形状母数のみに依存する：
極限値：
尖度はその最小値に達する：
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：
記号次数の閉形式：
ハザード関数：
分位関数：
アプリケーション   (1)
標準変量の分散は単位区間で定義されたPowerDistributionに従うと仮定する．結果の分布を求める：
確率変数を生成する：
サンプルのヒストグラムを分布密度と比較する：
特性と関係   (7)
各 についての累積分布関数に対する母数の影響：
ベキ分布は正の因子によるスケーリングの下では閉じている：
他の分布との関係：
KumaraswamyDistributionを簡約するとベキ分布の特殊ケースになる：
ベキ分布はExponentialDistributionを変換したものである：
ベキ分布はParetoDistributionの逆分布である：
PowerDistributionはPearsonDistributionの特殊ケースである：
バージョン 8 の新機能
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