WikiDer > Дискретное распределение Вейбулла

Дискретный Вейбулл

Параметры	${ displaystyle alpha> 0}$ шкала ${ displaystyle beta> 0}$ форма
Поддерживать	${ Displaystyle х в {0,1,2, ldots }}$
PMF	${ Displaystyle exp left [- left ({ frac {x} { alpha}} right) ^ { beta} right] - exp left [- left ({ frac {x + 1} { alpha}} right) ^ { beta} right]}$
CDF	${ displaystyle 1- exp left [- left ({ frac {x + 1} { alpha}} right) ^ { beta} right]}$

В теория вероятности и статистика, то дискретное распределение Вейбулла это дискретный вариант Распределение Вейбулла. Впервые он был описан Накагавой и Осаки в 1975 году.

Альтернативные параметризации

В оригинальной статье Накагавы и Осаки они использовали параметризацию ${ Displaystyle д = е ^ {- альфа ^ {- бета}}}$ делая cmf ${ displaystyle 1-q ^ {(x + 1) ^ { beta}}}$ с ${ Displaystyle д в (0,1)}$. Параметр ${ displaystyle beta = 1}$ делает очевидной связь с геометрическим распределением.^[1]

Преобразование масштаба местоположения

Непрерывное распределение Вейбулла тесно связано с Гамбель раздача что легко увидеть при логарифмическом преобразовании переменной. Аналогичное преобразование можно сделать и для дискретного Вейбулла.

Определять ${ displaystyle e ^ {Y} -1 = X}$ где (нетрадиционно) ${ Displaystyle Y = журнал (X + 1) в { журнал (1), журнал (2), ldots }}$ и определить параметры ${ Displaystyle му = журнал ( альфа)}$ и ${ displaystyle sigma = { frac {1} { beta}}}$. Заменив ${ displaystyle x}$ в cmf:

${ Displaystyle Pr (Икс Leq x) = Pr (X Leq e ^ {y} -1).}$

Мы видим, что получаем параметризацию масштаба местоположения:

${ displaystyle = 1- exp left [- left ({ frac {x + 1} { alpha}} right) ^ { beta} right] = 1- exp left [- left ({ frac {e ^ {y}} {e ^ { mu}}} right) ^ { frac {1} { sigma}} right] = 1- exp left [- exp left [{ frac {y- mu} { sigma}} right] right]}$

что в настройках оценки имеет большой смысл. Это открывает возможность регрессии в рамках, разработанных для регрессии Вейбулла и теории экстремальных значений. ^[2]

Смотрите также

• Распределение Вейбулла
• Геометрическое распределение
• q-распределение Вейбулла

Рекомендации

Этот статистика-связанная статья является заглушка. Вы можете помочь Википедии расширяя это. v т е