InverseGaussianDistribution
InverseGaussianDistribution[μ,λ]
表示一个逆高斯分布,均值为 μ,尺度参数为 λ.
InverseGaussianDistribution[μ,λ,θ]
表示一个参数为 μ、λ 和 θ 的广义逆高斯分布.
更多信息
- InverseGaussianDistribution[μ,λ] 也称为逆正态或者 Wald 分布.
- InverseGaussianDistribution[μ,λ,θ] 也称为 Sichel 分布.
- 在一个逆高斯分布中,当 时, 的概率密度与 成正比,当 时为 0. »
- 在一个广义逆高斯分布中,当 时, 的概率密度与 成正比,当 时为 0.
- InverseGaussianDistribution 允许 μ 和 λ 为任意正实数,θ 为任意实数.
- InverseGaussianDistribution 允许 λ 和 μ 是具有相同单位量纲的数量,而 θ 是无量纲数量. »
- InverseGaussianDistribution 可以和函数如 Mean、CDF 和 RandomVariate 一起使用. »
背景
- InverseGaussianDistribution[μ,λ,θ] 表示在区间 内定义的连续统计分布,参数为一个实数 θ(称为“索引参数”)和两个正实数 μ(分布均值)和 λ(称为“尺度参数”). 整体上说,逆高斯分布的概率分布函数(PDF)是只有一个“峰”(即全局最大值)的单峰函数,虽然整体形状(高度、扩展度和 轴的密集程度)按照 μ、λ 和 θ 的数值决定. 另外,概率密度函数的尾部比较“薄”,因为概率密度函数指数级下降,而不是对于 的较大值几何级下降. (这种行为可以通过分析分布的 SurvivalFunction 精确定量.)三参数版本有时候称为广义逆高斯分布或者 Sichel 分布,而双参数格式 InverseGaussianDistribution[μ,λ](这等价于 InverseGaussianDistribution[μ,λ,-1/2])大部分情况下称为逆高斯分布,虽然有时候叫做 Wald 分布.
- 与其他一些对概率分布之间的“互反”关系不同(例如, InverseGammaDistribution 与 GammaDistribution 互反,而 InverseChiSquareDistribution 与 ChiSquareDistribution 互反),并且以随机变量的某些倒数为特征,InverseGaussianDistribution 不是服从正态(高斯)分布变量 XNormalDistribution[μ,σ] 的倒数 1/X 的分布. 相反地,InverseGaussianDistribution 中的“逆”表示事实上布朗正向漂移运动到达固定正值水平所花费的时间服从逆高斯分布,而高斯分布描述在固定时间内布朗运动的水平. 除了布朗运动中的角色,InverseGaussianDistribution 用 Wiener 过程、工程、可靠性理论、职业性照射数据、风险分析和精算统计研究中的工具.
- RandomVariate 可用于给出一个或者多个机器或者任意精度(后者通过 WorkingPrecision 选项)的服从逆高斯分布的伪随机变量. Distributed[x,InverseGaussianDistribution[μ,λ,θ]],可以简单地写作xInverseGaussianDistribution[μ,λ,θ],可用于声明随机变量 x 服从逆高斯分布. 这样的断言可以用于诸如 Probability、NProbability、Expectation 和 NExpectation 的函数中.
- 逆高斯分布的概率分布和累积密度函数可以使用 PDF[InverseGaussianDistribution[μ,λ,θ],x] 和 CDF[InverseGaussianDistribution[μ,λ,θ],x] 给出. 均值、中位数、方差、原始矩和中心矩可以分别使用 Mean、Median、Variance、Moment 和 CentralMoment 计算.
- DistributionFitTest 可用于检验给定的数据集是否与逆高斯分布一致,EstimatedDistribution 可用于从给定数据估计逆高斯参数分布,而 FindDistributionParameters 可用于将数据与逆高斯分布拟合. ProbabilityPlot 可用于生成给定数据的累积分布函数和符号逆高斯分布组成的图线,以及用于产生给定数据的分位数图线和符号逆高斯分布的分位数组成的图线 QuantilePlot.
- TransformedDistribution 可用于表示变换逆高斯分布,CensoredDistribution 表示上界和下界之间删截的数值的分布,而 TruncatedDistribution 表示上界和下界之间截断的数值的分布. CopulaDistribution 可用于构建包含逆高斯分布的高维分布,而 ProductDistribution 可用于计算涉及逆高斯分布的独立分量分布的联合分布.
- InverseGaussianDistribution 与很多其他分布紧密相关. 例如,它与 NormalDistribution 相关,因为 NormalDistribution 的 CumulantGeneratingFunction 与未缩放 InverseGaussianDistribution 的反函数相关. InverseGaussianDistribution 的极限情况是 GammaDistribution、InverseGammaDistribution 和 HyperbolicDistribution. InverseGaussianDistribution 也与 WeibullDistribution、LogNormalDistribution、ChiSquareDistribution、InverseChiSquareDistribution 和 FRatioDistribution 相关.
范例
打开所有单元关闭所有单元基本范例 (6)
范围 (10)
在参数上一致使用 Quantity 产生 QuantityDistribution:
应用 (3)
对数据拟合 InverseGaussianDistribution:
当一个粒子穿过一个介质时,在散射时,粒子损失能量. 根据 Lindhard 和 Nielsen 提出的可积模型,能量损失谱服从 InverseGaussianDistribution:
属性和关系 (6)
个独立同分布的服从 InverseGaussianDistribution 的变量之和服从InverseGaussianDistribution:
使用 TransformedDistribution 求和的分布:
可能存在的问题 (2)
文本
Wolfram Research (2007),InverseGaussianDistribution,Wolfram 语言函数,https://reference.wolfram.com/language/ref/InverseGaussianDistribution.html (更新于 2016 年).
CMS
Wolfram 语言. 2007. "InverseGaussianDistribution." Wolfram 语言与系统参考资料中心. Wolfram Research. 最新版本 2016. https://reference.wolfram.com/language/ref/InverseGaussianDistribution.html.
APA
Wolfram 语言. (2007). InverseGaussianDistribution. Wolfram 语言与系统参考资料中心. 追溯自 https://reference.wolfram.com/language/ref/InverseGaussianDistribution.html 年