LaplaceDistribution

LaplaceDistribution[μ,β]

表示均值为 μ、尺度参数为 β 的拉普拉斯双指数分布.

LaplaceDistribution[]

表示均值为0、尺度参数为1的拉普拉斯双指数分布.

更多信息

背景

范例

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基本范例  (4)

概率密度函数:

累积分布函数:

均值和方差:

中位数:

范围  (7)

生成服从拉普拉斯分布的伪随机数样本:

比较直方图和概率密度函数:

分布参数估计:

从样本数据估计分布参数:

比较样本直方图和估计分布的概率密度函数:

拉普拉斯分布的偏度和峰度是常量:

以参数的函数形式表示不同矩量的解析式:

Moment:

具有符号式阶数的解析式:

CentralMoment:

具有符号式阶数的解析式:

FactorialMoment:

Cumulant:

具有符号式阶数的解析式:

风险函数:

分位数函数:

在参数中对 Quantity 使用的一致性产生了 QuantityDistribution

求时间展布:

应用  (2)

数据包经过两个通道到达. 对于每个通道,等待时间服从相同的参数 /秒 的指数分布. 求每个数据包到达间隔的等待时间的分布:

求每个数据包之间的等待时间大于6秒的概率:

模拟来自两个通道的数据包之间的等待时间:

在一年内河流站A和B之间的洪水水位线的差近似服从参数为 英尺 和 英尺 的拉普拉斯分布. 求差值大于15英尺的概率:

求差为正值的概率:

求洪水水位线差值的均值和标准差:

模拟30年来洪水水位线的差:

属性和关系  (14)

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拉普拉斯分布:

与其它分布的关系:

半边的拉普拉斯分布和 ExponentialDistribution 密度成比例:

对于负参数:

服从 ExponentialDistribution 分布的两个变量的差值服从拉普拉斯分布:

ExponentialDistribution 是拉普拉斯分布的一个变换:

拉普拉斯分布是 ExponentialPowerDistribution 的一个特例:

拉普拉斯分布是 ExponentialPowerDistribution 的一个特例:

如果 是独立的、并且服从正态分布,那么 服从拉普拉斯分布:

如果 是独立的,并且服从正态分布,那么 服从拉普拉斯分布:

ChiSquareDistribution 是拉普拉斯分布的一个变换:

关于 个此类型变量的和:

FRatioDistribution 是拉普拉斯分布的一个变换:

拉普拉斯分布是 UniformDistribution 的一个变换:

并且 LaplaceDistributionHyperbolicDistribution 时的极限情况:

拉普拉斯分布是 NormalDistributionRayleighDistribution 的一个参数混合:

可能存在的问题  (2)

μ 不是实数时,LaplaceDistribution 没有定义:

β 不是正实数时, LaplaceDistribution 没有定义:

把无效的参数代入符号式输出时,将得到无意义的结果:

巧妙范例  (1)

绘制不同 β 值的概率密度函数,同时显示 CDF 等高线:

Wolfram Research (2007),LaplaceDistribution,Wolfram 语言函数,https://reference.wolfram.com/language/ref/LaplaceDistribution.html (更新于 2016 年).

文本

Wolfram Research (2007),LaplaceDistribution,Wolfram 语言函数,https://reference.wolfram.com/language/ref/LaplaceDistribution.html (更新于 2016 年).

CMS

Wolfram 语言. 2007. "LaplaceDistribution." 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/LaplaceDistribution.html.

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Wolfram 语言. (2007). LaplaceDistribution. Wolfram 语言与系统参考资料中心. 追溯自 https://reference.wolfram.com/language/ref/LaplaceDistribution.html 年

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