Java Math3 Probability Distributions(概率分布)
文章目录
- 术语
- 常见的概率分布
- math3 概率分布模块的框架
术语
英文 | 中文 |
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probability density function | 概率密度函数 |
probability mass function | 概率累积函数 |
常见的概率分布
类型 | 公式 |
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正态分布 |
正态分布,也称为高斯分布,若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为 σ 2 σ^2 σ2的正态分布,记为 N ( μ , σ 2 ) N(μ,σ^2) N(μ,σ2)。 其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置,其标准差σ决定了分布的幅度。 当μ = 0,σ = 1时的正态分布是标准正态分布。 |
Beta 分布 | Beta 分布也称为 B 分布,是指一组定义在 (0,1)区间的连续概率分布,有两个参数 α , β > 0 \alpha,\beta > 0 α,β>0。 |
柯西分布 |
柯西分布是一个数学期望不存在的连续型概率分布: 式中: 为定义分布峰值位置的位置参数; γ \gamma γ为最大值一半处的一半宽度的尺度参数。 其对应的累积分布函数为: |
卡方分布 | 若n个相互独立的随机变量ξ₁,ξ₂,…,ξn ,均服从标准正态分布(也称独立同分布于标准正态分布),则这n个服从标准正态分布的随机变量的平方和构成一新的随机变量,其分布规律称为卡方分布。 |
指数分布 |
在概率理论和统计学中,指数分布(也称为负指数分布)是描述泊松过程中的事件之间的时间的概率分布,即事件以恒定平均速率连续且独立地发生的过程。 |
F 分布 | F分布是一种非对称分布,有两个自由度,且位置不可互换。F分布有着广泛的应用,如在方差分析、回归方程的显著性检验中都有着重要的地位。 |
Gamma 分布 | Gamma分布是指在地震序列的有序性、地震发生率的齐次性、计数特征具有独立增量和平稳增量情况下,可以导出地震发生i次时间的概率密度为Gamma密度函数。 |
Levy分布 | |
对数正态分布 | 对数正态分布(logarithmic normal distribution)是指一个随机变量的对数服从正态分布,则该随机变量服从对数正态分布。对数正态分布从短期来看,与正态分布非常接近。但长期来看,对数正态分布向上分布的数值更多一些。 |
帕累托(pareto)分布 | 帕累托分布是以意大利经济学家维弗雷多·帕雷托命名的。 是从大量真实世界的现象中发现的幂定律分布。这个分布在经济学以外,也被称为布拉德福分布。 |
Student-T 分布 | 在概率论和统计学中,t-分布(t-distribution)用于根据小样本来估计呈正态分布且方差未知的总体的均值。如果总体方差已知(例如在样本数量足够多时),则应该用正态分布来估计总体均值。 |
韦伯(weibull)分布 | 韦伯分布( Weibull distribution)亦称“韦氏分布”、“威布尔分布”。一种连续型概率分布。瑞典工程师、数学家韦伯( Weibull,1887-1979)于1951年对该分布作了详细的研究,故名 |
math3 概率分布模块的框架
RealDistribution
:连续单变量分布的接口;IntegerDistribution
:离散分布接口,离散值必须映射成整数;EnumeratedDistribution
:离散值为有限、可枚举时的概率分布;MultivariateRealDistribution
:多变量连续分布
PDF (probability density function):对连续性随机变量的定义。与PMF不同的是 PDF 在特定点上的值并不是该点的概率, 连续随机概率事件只能求一段区域内发生事件的概率, 通过对这段区间进行积分来求。
PMF (probability mass function):对离散随机变量的定义。是离散随机变量 在各个特定取值的概率。
CDF (cumulative distribution function) : 是累积分布函数,描述发生某事件概率。任何一个CDF,是一个不减函数,最终等于1。
一般情况下,PDF 是 CDF 导数。
/*** @return x 点对应的 PMF*/double probability(double x);/*** @return x 点对应的 PDF*/double density(double x);/*** @return X <= x 的所有点的概率的累积值*/double cumulativeProbability(double x);/*** 根据给定的概率的累积值,求对应的 x*/double inverseCumulativeProbability(double p);
例如,F 分布的实例 f,域值为 x,则 f.cumulativeProbability(x)
计算 P ( X < = x ) P(X<=x) P(X<=x) ,其中 X X X 为符合 F 分布的随机变量。
TDistribution t = new TDistribution(29);
double lowerTail = t.cumulativeProbability(-2.656); // P(T(29) <= -2.656)
double upperTail = 1.0 - t.cumulativeProbability(2.75); // P(T(29) >= 2.75)
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