VoigtDistribution

VoigtDistribution[δ,σ]

表示参数为 δ 和 σ 的 Voigt 分布.

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背景

范例

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基本范例  (3)

概率密度函数：

Voigt 分布的均值和方差是不定的:

中位数：

范围  (6)

生成服从 Voigt 分布的伪随机数样本：

比较直方图与概率密度函数：

分布参数估计：

从样本数据估计分布参数：

比较样本的密度直方图和估计分布的概率密度函数：

Voigt 分布的高阶矩是不定的：

特征函数在原点处不可微：

风险函数：

分位数函数：

在参数中对 Quantity 一致的使用产生了 QuantityDistribution:

求81%分位数：

应用  (1)

定义伪 Voigt 分布：

比较密度：

比较估计：

两个估计值的似然值：

属性和关系  (6)

在加法下，Voigt 分布是闭合的：

基于特征函数证明：

与其他分布的关系：

当 δ->0，VoigtDistribution[δ,σ] 收敛为 NormalDistribution：

当 σ->0 时，VoigtDistribution[δ,σ] 收敛为 CauchyDistribution：

CauchyDistribution 与中心化 NormalDistribution 的参数混合：

来自 CauchyDistribution 和 NormalDistribution 的零均值变量的和：

巧妙范例  (1)

绘制不同 σ 值的概率密度函数，同时显示 CDF 等高线：

Wolfram Research (2012)，VoigtDistribution，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/VoigtDistribution.html （更新于 2016 年）.

文本

Wolfram Research (2012)，VoigtDistribution，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/VoigtDistribution.html （更新于 2016 年）.

CMS

Wolfram 语言. 2012. "VoigtDistribution." 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/VoigtDistribution.html.

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Wolfram 语言. (2012). VoigtDistribution. Wolfram 语言与系统参考资料中心. 追溯自 https://reference.wolfram.com/language/ref/VoigtDistribution.html 年

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