Inverse Gaussian distribution
http://dbpedia.org/resource/Inverse_Gaussian_distribution an entity of type: WikicatContinuousDistributions
Inverzní normální rozdělení (také Inverzní Gaussovo rozdělení, Waldovo rozdělení) je jedním z rozdělení pravděpodobnosti v teorii pravděpodobnosti. Patří mezi a funkce jeho hustoty je: , kde a jsou parametry rozdělení a rovněž platí , tedy nosičem funkce hustoty jsou kladná reálná čísla. Pro vyjádření, že náhodná veličina má inverzní Gaussovo rozdělení, je používáno značení . Rozdělením se poprvé zabýval v roce 1915 rakouský fyzik Erwin Schrödinger v souvislosti se zkoumáním Brownova pohybu. Americký matematik Abraham Wald jej znovuobjevil při zkoumání náhodných posloupností.
rdf:langString
Die inverse Normalverteilung (auch inverse Gauß-Verteilung oder Wald-Verteilung genannt) ist eine kontinuierliche Wahrscheinlichkeitsverteilung. Sie wird in verallgemeinerten linearen Modellen verwendet. Bei der Untersuchung der Brownschen Molekularbewegung mit Drift und Streuungskoeffizient ist die zufällige Zeit des ersten Erreichens des Niveaus invers normalverteilt mit den Parametern . Die inverse Normalverteilung gehört zur Exponentialfamilie.
rdf:langString
逆ガウス分布(ぎゃく-ぶんぷ、英: inverse Gaussian distribution)は、連続確率分布の一種である。ワルド分布(英: Wald distribution)とも呼ばれる。
rdf:langString
In teoria delle probabilità la distribuzione normale inversa (o gaussiana inversa) è una distribuzione di probabilità continua dipendente da due parametri definita sui numeri reali positivi. È usata tra l'altro nel Modello lineare generalizzato.
rdf:langString
逆高斯分布的概率密度函数为 是μ = λ = 1时的逆高斯分布特例。 当λ趋近于无穷时,逆高斯分布逐渐趋近于高斯分布。逆高斯分布有多项类似于高斯分布的特性。“逆”可能容易引起混淆,其实它的含义是高斯分布描述的是在布朗运动中某一固定时刻的距离分布,而逆高斯分布描述的是到达固定距离所需时间的分布。
rdf:langString
In probability theory, the inverse Gaussian distribution (also known as the Wald distribution) is a two-parameter family of continuous probability distributions with support on (0,∞). Its probability density function is given by for x > 0, where is the mean and is the shape parameter. Its cumulant generating function (logarithm of the characteristic function) is the inverse of the cumulant generating function of a Gaussian random variable. To indicate that a random variable X is inverse Gaussian-distributed with mean μ and shape parameter λ we write .
rdf:langString
En théorie des probabilités et en statistique, la loi inverse-gaussienne (ou loi gaussienne inverse ou encore loi de Wald) est une loi de probabilité continue à deux paramètres et à valeurs strictement positives. Elle est nommée d'après le statisticien Abraham Wald. Le terme « inverse » ne doit pas être mal interprété, la loi est inverse dans le sens suivant : la valeur du mouvement brownien à un temps fixé est de loi normale, à l'inverse, le temps en lequel le mouvement brownien avec une dérive positive (drifté) atteint une valeur fixée est de loi inverse-gaussienne.
rdf:langString
rdf:langString
Inverzní normální rozdělení
rdf:langString
Inverse Normalverteilung
rdf:langString
Loi inverse-gaussienne
rdf:langString
Inverse Gaussian distribution
rdf:langString
Distribuzione normale inversa
rdf:langString
逆ガウス分布
rdf:langString
逆高斯分布
rdf:langString
Inverse Gaussian
xsd:integer
5246161
xsd:integer
1112821867
rdf:langString
rdf:langString
density
rdf:langString
Inverzní normální rozdělení (také Inverzní Gaussovo rozdělení, Waldovo rozdělení) je jedním z rozdělení pravděpodobnosti v teorii pravděpodobnosti. Patří mezi a funkce jeho hustoty je: , kde a jsou parametry rozdělení a rovněž platí , tedy nosičem funkce hustoty jsou kladná reálná čísla. Pro vyjádření, že náhodná veličina má inverzní Gaussovo rozdělení, je používáno značení . Rozdělením se poprvé zabýval v roce 1915 rakouský fyzik Erwin Schrödinger v souvislosti se zkoumáním Brownova pohybu. Americký matematik Abraham Wald jej znovuobjevil při zkoumání náhodných posloupností.
rdf:langString
Die inverse Normalverteilung (auch inverse Gauß-Verteilung oder Wald-Verteilung genannt) ist eine kontinuierliche Wahrscheinlichkeitsverteilung. Sie wird in verallgemeinerten linearen Modellen verwendet. Bei der Untersuchung der Brownschen Molekularbewegung mit Drift und Streuungskoeffizient ist die zufällige Zeit des ersten Erreichens des Niveaus invers normalverteilt mit den Parametern . Die inverse Normalverteilung gehört zur Exponentialfamilie.
rdf:langString
In probability theory, the inverse Gaussian distribution (also known as the Wald distribution) is a two-parameter family of continuous probability distributions with support on (0,∞). Its probability density function is given by for x > 0, where is the mean and is the shape parameter. The inverse Gaussian distribution has several properties analogous to a Gaussian distribution. The name can be misleading: it is an "inverse" only in that, while the Gaussian describes a Brownian motion's level at a fixed time, the inverse Gaussian describes the distribution of the time a Brownian motion with positive drift takes to reach a fixed positive level. Its cumulant generating function (logarithm of the characteristic function) is the inverse of the cumulant generating function of a Gaussian random variable. To indicate that a random variable X is inverse Gaussian-distributed with mean μ and shape parameter λ we write .
rdf:langString
En théorie des probabilités et en statistique, la loi inverse-gaussienne (ou loi gaussienne inverse ou encore loi de Wald) est une loi de probabilité continue à deux paramètres et à valeurs strictement positives. Elle est nommée d'après le statisticien Abraham Wald. Le terme « inverse » ne doit pas être mal interprété, la loi est inverse dans le sens suivant : la valeur du mouvement brownien à un temps fixé est de loi normale, à l'inverse, le temps en lequel le mouvement brownien avec une dérive positive (drifté) atteint une valeur fixée est de loi inverse-gaussienne. Sa densité de probabilité est donnée par où μ > 0 est son espérance et λ > 0 est un paramètre de forme. Lorsque λ tend vers l'infini, la loi inverse-gaussienne se comporte comme une loi normale, elle possède plusieurs propriétés similaires avec cette dernière. La fonction génératrice des cumulants (logarithme de la fonction caractéristique) de la loi inverse-gaussienne est l'inverse de celle de la loi normale. Pour indiquer qu'une variable aléatoire X est de loi inverse-gaussienne de paramètres et , on utilise la notation
rdf:langString
逆ガウス分布(ぎゃく-ぶんぷ、英: inverse Gaussian distribution)は、連続確率分布の一種である。ワルド分布(英: Wald distribution)とも呼ばれる。
rdf:langString
In teoria delle probabilità la distribuzione normale inversa (o gaussiana inversa) è una distribuzione di probabilità continua dipendente da due parametri definita sui numeri reali positivi. È usata tra l'altro nel Modello lineare generalizzato.
rdf:langString
逆高斯分布的概率密度函数为 是μ = λ = 1时的逆高斯分布特例。 当λ趋近于无穷时,逆高斯分布逐渐趋近于高斯分布。逆高斯分布有多项类似于高斯分布的特性。“逆”可能容易引起混淆,其实它的含义是高斯分布描述的是在布朗运动中某一固定时刻的距离分布,而逆高斯分布描述的是到达固定距离所需时间的分布。
rdf:langString
where is the standard normal (standard Gaussian) distribution c.d.f.
xsd:integer
325
rdf:langString
rdf:langString
xsd:integer
325
xsd:nonNegativeInteger
25594