WikiDer > Распределение арксинусов

Арксинус

Функция плотности вероятности
Кумулятивная функция распределения
Параметры	никто
Поддерживать	${ Displaystyle х в [0,1]}$
PDF	${ displaystyle f (x) = { frac {1} { pi { sqrt {x (1-x)}}}}}$
CDF	${ Displaystyle F (x) = { frac {2} { pi}} arcsin left ({ sqrt {x}} right)}$
Иметь в виду	${ displaystyle { frac {1} {2}}}$
Медиана	${ displaystyle { frac {1} {2}}}$
Режим	${ Displaystyle х в {0,1 }}$
Дисперсия	${ displaystyle { tfrac {1} {8}}}$
Асимметрия	${ displaystyle 0}$
Бывший. эксцесс	${ displaystyle - { tfrac {3} {2}}}$
Энтропия	${ displaystyle ln { tfrac { pi} {4}}}$
MGF	${ displaystyle 1+ sum _ {k = 1} ^ { infty} left ( prod _ {r = 0} ^ {k-1} { frac {2r + 1} {2r + 2}} вправо) { frac {t ^ {k}} {k!}}}$
CF	${ Displaystyle {} _ {1} F_ {1} ({ tfrac {1} {2}}; 1; я , т) }$

В теория вероятности, то распределение арксинусов это распределение вероятностей чей кумулятивная функция распределения является

${ Displaystyle F (x) = { frac {2} { pi}} arcsin left ({ sqrt {x}} right) = { frac { arcsin (2x-1)} { pi }} + { frac {1} {2}}}$

для 0 ≤Икс ≤ 1, и чья функция плотности вероятности является

${ displaystyle f (x) = { frac {1} { pi { sqrt {x (1-x)}}}}}$

на (0, 1). Стандартное распределение арксинусов является частным случаем бета-распространение с α = β = 1/2. То есть, если ${ displaystyle X}$ стандартное распределение арксинусов, то ${ displaystyle X sim { rm {бета}} { bigl (} { tfrac {1} {2}}, { tfrac {1} {2}} { bigr)}}$. В более широком смысле, распределение арксинусов является частным случаем Распределение Пирсона типа I.

Появляется распределение арксинуса

• в Закон Леви Арксинус;
• в Закон арксинуса Эрдеша;
• как Джеффрис приор для вероятности успеха Бернулли суд.

Обобщение

Арксинус - ограниченная поддержка

Параметры	${ displaystyle - infty$
Поддерживать	${ Displaystyle х в [а, б]}$
PDF	${ displaystyle f (x) = { frac {1} { pi { sqrt {(x-a) (b-x)}}}}}$
CDF	${ displaystyle F (x) = { frac {2} { pi}} arcsin left ({ sqrt { frac {x-a} {b-a}}} right)}$
Иметь в виду	${ displaystyle { frac {a + b} {2}}}$
Медиана	${ displaystyle { frac {a + b} {2}}}$
Режим	${ displaystyle x in {a, b}}$
Дисперсия	${ Displaystyle { tfrac {1} {8}} (б-а) ^ {2}}$
Асимметрия	${ displaystyle 0}$
Бывший. эксцесс	${ displaystyle - { tfrac {3} {2}}}$

Произвольная ограниченная поддержка

Распространение может быть расширено за счет любой ограниченной поддержки от а ≤ Икс ≤ б простым преобразованием

${ displaystyle F (x) = { frac {2} { pi}} arcsin left ({ sqrt { frac {x-a} {b-a}}} right)}$

за а ≤ Икс ≤ б, и чья функция плотности вероятности является

${ displaystyle f (x) = { frac {1} { pi { sqrt {(x-a) (b-x)}}}}}$

на (а, б).

Фактор формы

Обобщенное стандартное распределение арксинуса на отрезке (0,1) с функцией плотности вероятности

${ Displaystyle е (х; альфа) = { гидроразрыва { грех пи альфа} { пи}} х ^ {- альфа} (1-х) ^ { альфа -1}}$

также частный случай бета-распространение с параметрами ${ Displaystyle { rm {бета}} (1- альфа, альфа)}$.

Обратите внимание, что когда ${ Displaystyle альфа = { tfrac {1} {2}}}$ общее распределение арксинусов сводится к стандартному распределению, указанному выше.

Характеристики

• Распределение арксинуса замкнуто при трансляции и масштабировании положительным фактором
  • Если ${ displaystyle X sim { rm {Arcsine}} (a, b) { text {then}} kX + c sim { rm {Arcsine}} (ak + c, bk + c)}$
• Квадрат арксинусного распределения по (-1, 1) имеет арксинусное распределение по (0, 1)
  • Если ${ displaystyle X sim { rm {Arcsine}} (- 1,1) { text {then}} X ^ {2} sim { rm {Arcsine}} (0,1)}$

Характеристическая функция

Характеристическая функция распределения арксинуса есть конфлюэнтная гипергеометрическая функция и дан как ${ Displaystyle {} _ {1} F_ {1} ({ tfrac {1} {2}}; 1; я , т) }$.

Связанные дистрибутивы

• Если U и V равны i.i.d униформа (−π, π) случайных величин, то ${ Displaystyle грех (U)}$, ${ Displaystyle грех (2U)}$, ${ displaystyle - cos (2U)}$, ${ Displaystyle грех (U + V)}$ и ${ Displaystyle грех (UV)}$ у всех есть ${ displaystyle { rm {Arcsine}} (- 1,1)}$ распределение.
• Если ${ displaystyle X}$ - обобщенное распределение арксинуса с параметром формы ${ displaystyle alpha}$ на конечном интервале [a, b], то ${ displaystyle { frac {X-a} {b-a}} sim { rm {Beta}} (1- alpha, alpha) }$

Смотрите также

• Арксинус

Рекомендации

• Рогозин, Б.А. (2001) [1994], «Распределение арксинусов», Энциклопедия математики, EMS Press