MoyalDistribution
MoyalDistribution[μ,σ]
表示定位参数为 μ、尺度参数为 σ 的 Moyal 分布.
表示定位参数为0、尺度参数为1的 Moyal 分布.
更多信息
- 在 Moyal 分布中,值 的概率密度与 成正比. »
- MoyalDistribution 允许 μ 为任意实数,σ 为任意正实数.
- MoyalDistribution 允许 μ 和 σ 为任意具有相同单位量纲的量. »
- MoyalDistribution 可与 Mean、CDF 和 RandomVariate 等函数联合使用. »
背景
- MoyalDistribution[μ,σ] 表示一个定义并支持于实数集、并由实数 μ (位置参数)和正实数 σ (尺度参数)参数化的连续统计分布. 这些参数共同决定概率密度函数(PDF)的整体行为. 通常,尽管其整体形状(高度、延展和最大值的水平位置)取决于 μ 和 σ 的值,Moyal 分布的 PDF 是只有一个“顶点”(全局最大值)的单峰分布. 另外,PDF 的尾部是“薄的”,也就是说对于较大的 值而言 PDF 呈指数而非代数降低.(这一行为可以通过分析分布的 SurvivalFunction 来获得定量的精确.)零自变量形式的 MoyalDistribution[] 等价于 MoyalDistribution[0,1] 并有时也被称作标准 Moyal 分布.
- Moyal 分布由物理学家 J. E. Moyal 在1955年的描述量子力学中的统计方法的论文中首次提出. 这个分布对快速带电粒子在离子化过程中的能量流失建模. 历史上,Moyal 分布被应用于 LandauDistribution 的近似,也被用于对包括航空流量和链状体动力学在内的大量现象建模.
- RandomVariate 可用于从 Moyal 分布中给出一个或多个机器精度或任意精度(后者通过 WorkingPrecision 选项)伪随机变量. Distributed[x,MoyalDistribution[μ,σ]],更简洁地写作 xMoyalDistribution[μ,σ],可用于断言一个随机变量 x 符合 Moyal 分布. 这样的断言可用于如 Probability、 NProbability、 Expectation 和 NExpectation 等函数.
- Moyal 分布的概率密度和累积分布函数可以由 PDF[MoyalDistribution[μ,σ],x] 和 CDF[MoyalDistribution[μ,σ],x] 给出. 均值、中位数、方差、原始矩和中心矩分别可以通过 Mean、 Median、 Variance、 Moment 和 CentralMoment 计算出.
- DistributionFitTest 可用于测试给定数据集是否符合 Moyal 分布,EstimatedDistribution 可用于从给定数据中估计 Moyal 参数分布,而 FindDistributionParameters 可用于拟合数据至 Moyal 分布. ProbabilityPlot 可用于生成给定数据的 CDF 对符号 Moyal 分布的 CDF 的图像,而 QuantilePlot 可用于生成给定数据的分位数对符号 Moyal 分布的分位数的图像.
- TransformedDistribution 可用于表示一个变形的 Moyal 分布,CensoredDistribution 可用于表示上限和下限之间的删节值的分布,而 TruncatedDistribution 可用于表示上限和下限之间的截尾值的分布. CopulaDistribution 可用于构建含有 Moyal 分布的更高维的分布,而 ProductDistribution 可用于计算涉及 Moyal 分布的有独立组分分布的联合分布.
- MoyalDistribution 与其他一些分布有关. 如上所述,MoyalDistribution 和 LandauDistribution 之间的定性的相似使前者的 PDF 成为估计后者时合算的工具. 此外,MoyalDistribution[μ,σ] 的 PDF 在 uGammaDistribution[1/2,2] ( σ>0)的情况下是 μ-σ*Log[u] 的分布、在uExpGammaDistribution[1/2,σ,-μ+σ*Log[2]] 的情况下是 -u 的分布,就此意义而言, MoyalDistribution 可以作为 GammaDistribution 和 ExpGammaDistribution 的变形获取. MoyalDistribution 也和 CauchyDistribution、 LevyDistribution 和 StableDistribution 有关.
范例
打开所有单元关闭所有单元范围 (7)
参数中保持一致地使用 Quantity 将给出 QuantityDistribution:
应用 (2)
属性和关系 (4)
当平移并且使用一个正因子为比例进行缩放时,新生成的分布仍然是 Moyal 分布:
Moyal 分布是 GammaDistribution 的一个变换:
Moyal 分布是 ExpGammaDistribution 的一个变换:
Wolfram Research (2010),MoyalDistribution,Wolfram 语言函数,https://reference.wolfram.com/language/ref/MoyalDistribution.html (更新于 2016 年).
文本
Wolfram Research (2010),MoyalDistribution,Wolfram 语言函数,https://reference.wolfram.com/language/ref/MoyalDistribution.html (更新于 2016 年).
CMS
Wolfram 语言. 2010. "MoyalDistribution." 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/MoyalDistribution.html.
APA
Wolfram 语言. (2010). MoyalDistribution. Wolfram 语言与系统参考资料中心. 追溯自 https://reference.wolfram.com/language/ref/MoyalDistribution.html 年