HypoexponentialDistribution
HypoexponentialDistribution[{λ1,…,λm}]
表示 m 相位亚指数分布,速率为 λ1, …, λm.
更多信息
- HypoexponentialDistribution 也被称为顺序 m 相位指数分布.
- m 相位亚指数分布可被解释为具有 m 个串行服务器,其中第 i 个服务器具有服务率 λi.
- 值 和不同速率 的概率密度是指数的线性组合 (当 时),而当 时概率密度为零.
- HypoexponentialDistribution[{λ1,…,λm}] 等价于 TransformedDistribution[x1+⋯+xm,…],其中每个 xi 都服从分布 ExponentialDistribution[λi].
- HypoexponentialDistribution 允许 λi 为任意正实数.
- HypoexponentialDistribution 允许 λi 为任何具有相同单位量纲的量. »
- HypoexponentialDistribution 可以和诸如 Mean、CDF 和 RandomVariate 等函数一起使用.
背景
- HypoexponentialDistribution[{λ1,…,λm}] 表示一个连续统计分布,它定义于区间 上、由向量 (λ1,…,λm) 参数化而且并称作 -期亚指数分布. 参数 λi 是正实数值,称为“期比例”,它决定概率分布函数(PDF)的整体形状,这个形状通常是单峰的并有一个“瘦的”尾部,即对较大的 值而言 PDF 呈指数而非代数递减. (这种行为可以通过分析分布的 SurvivalFunction 来获取定量的精度.)满足 XHypoexponentialDistribution[{λ1,…,λm}] 的随机变量 X 有 阶的亚指数分布,而亚指数分布有时也称作广义 Erlang 分布.
- 得名于变量的系数( StandardDeviation 对 Mean 的比例)总是小于1(任意指数分布的变量的系数),亚指数分布是一个混合分布的范例(MixtureDistribution)并因为其 PDF 对指数分布的随机变量的和的分布建模而常被认为是 ExponentialDistribution 的一般化. 由于它有一个瘦的尾部,亚指数分布常被用于研究排队系统. 亚指数分布也被用于群体遗传、制造系统、可靠性理论和并行计算的研究.
- RandomVariate 可用从一个亚指数分布中于给出一个或多个机械精度或任意精度(后者通过 WorkingPrecision 选项)伪随机变量. Distributed[x,HypoexponentialDistribution[{λ1,…,λm}] ],更简洁地写作 xHypoexponentialDistribution[{λ1,…,λm}] ,可用于声明一个随机变量 x 是根据亚指数分布而分布的. 这样的声明可用于如 Probability、 NProbability、 Expectation 和 NExpectation 等函数.
- 概率密度和累计分布函数可通过 PDF[HypoexponentialDistribution[{λ1,…,λm}] ,x] 和 CDF[HypoexponentialDistribution[{λ1,…,λm}] ,x] 给出. 均值、中位数、方差、原始矩和中心矩可以分别通过 Mean、 Median、 Variance、 Moment 和 CentralMoment 计算出.
- DistributionFitTest 也可用于测试给定数据集是否与亚指数分布相一致, EstimatedDistribution 可用于从给定数据中估计亚指数参数分布,而 FindDistributionParameters 可用于拟合数据至亚指数分布. ProbabilityPlot 可用于生成给定数据的 CDF 对符号亚指数分布的 CDF 的图像,而 QuantilePlot 可用于生成给定数据的分位数对符号亚指数分布的分位数的图像.
- TransformedDistribution 可用于表示一个变形亚指数分布,CensoredDistribution 可用于表示上限和下限值之间的删节值的分布,而 TruncatedDistribution 可用于表示上限和下限值之间的截尾值的分布. CopulaDistribution 可用于构建含有亚指数分布的更高阶的分布,而 ProductDistribution 可用于计算涉及亚指数分布的有独立组分分布的联合分布.
- 亚指数分布与很多其他分布相关. HypoexponentialDistribution 很明显是 ExponentialDistribution 的一般化,HypoexponentialDistribution[{λ1,…,λm}] 的 PDF 恰是 TransformedDistribution[x1+⋯+xm,{x1ExponentialDistribution[λ1],…,xmExponentialDistribution[λm]}] 的
PDF,而一个指数分布 ExponentialDistribution[λ] 可以被视为一个单相亚指数 HypoexponentialDistribution[λ]. HypoexponentialDistribution 有 GammaDistribution 和 ErlangDistribution 作为特殊情况,通过 CoxianDistribution 一般化,并且能变形为 HyperexponentialDistribution (反之亦然). HypoexponentialDistribution 也可以通过构建有TransformedDistribution 和/或 TruncatedDistribution 的 ExponentialDistribution 的变形而从 LaplaceDistribution、 BenktanderWeibullDistribution、 LogisticDistribution、 ParetoDistribution、 PearsonDistribution、 PowerDistribution 和 RayleighDistribution 中获取,尤其还与 ExtremeValueDistribution、 GumbelDistribution、 FrechetDistribution 和 WeibullDistribution 相关.
范例
打开所有单元关闭所有单元范围 (8)
参数中 Quantity 保持一致的使用将给出 QuantityDistribution:
应用 (1)
属性和关系 (11)
亚指数分布的方差系数总是少于 ExponentialDistribution 的方差系数:
没有有效参数使得亚指数分布的方差系数大于等于指数分布的方差系数:
HypoexponentialDistribution 相加仍然是亚指数分布:
HypoexponentialDistribution 经过正因子缩放仍然是亚指数分布:
服从 ExponentialDistribution 的变量之和服从亚指数分布:
具有单个速率的亚指数分布可化简为 ExponentialDistribution:
HypoexponentialDistribution 是 CoxianDistribution 的特例:
所有速率相等的亚指数分布是 ErlangDistribution:
所有速率相等的亚指数分布是 GammaDistribution:
文本
Wolfram Research (2012),HypoexponentialDistribution,Wolfram 语言函数,https://reference.wolfram.com/language/ref/HypoexponentialDistribution.html (更新于 2016 年).
CMS
Wolfram 语言. 2012. "HypoexponentialDistribution." 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/HypoexponentialDistribution.html.
APA
Wolfram 语言. (2012). HypoexponentialDistribution. Wolfram 语言与系统参考资料中心. 追溯自 https://reference.wolfram.com/language/ref/HypoexponentialDistribution.html 年