拉普拉斯分布
{{Infobox 機率分佈 | name =拉普拉斯分布| type =密度| pdf_image =| cdf_image =| parameters =\mu\, 位置参数（实数） b > 0\, 尺度参数（实数）| support =x \in (-\infty; +\infty)\,| pdf =\frac{1}{2\,b} \exp \left(-\fracb \right) \,| cdf =参见正文部分| mean =\…
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共 40 篇文章
伽玛分布
{{機率分佈 | name =Gamma |type =密度 |pdf_image = |cdf_image = |parameters =k > 0\, 形状参数 (实数) \theta > 0\, 尺度参数 (实数) |support =x \in (0; \infty)\! |pdf =x^{k-1} \frac{\exp{\left(-x/\theta\right)}}{\Gamma(k)\,\theta^k}\,\! |cdf…
肥尾分布
肥尾分布（）是一種機率分布模型。它是一種重尾分布，偏度或峰度極端的大。與無所不在的常態分布作比較，常態分布屬於一種細尾分布，或指數分布。 數學定義 當以下情況成立，隨機變數 X 分布是一種肥尾分布： : \Pr[X>x] \sim x^{- \alpha}\text{ as }x \to \infty,\qquad \alpha > 0.\, 也就是說，如果 X 的機率密度函數 f_X(x) 是 : f_X(x) \sim x^{ - …
卡方分佈
{{Probability distribution |name = 卡方分布 |type = 密度 |pdf_image = |cdf_image = |parameters =k \in \mathbb{N}^\star~~ 自由度 |support = x \in [0; +\infty)， |pdf = \frac{1}{2^{\frac{k}{2}}\Gamma\left(\frac{k}{2}\right)}\; x^{\f…
Β分布
{{Probability distribution | name =Β分布| type =密度| pdf_image =| cdf_image =| parameters =\alpha > 0 \beta > 0| support =x \in (0; 1)\!| pdf =\frac{x^{\alpha-1}(1-x)^{\beta-1}} {\mathrm{B}(\alpha,\beta)}\!| cdf =I_x(\alpha…
多元正态分布
{{Infobox 機率分佈 | name = 多元正态分布 | type = multivariate | pdf_image = Many samples from a multivariate (bivariate) Gaussian distribution centered at (1,3) with a standard deviation of 3 in roughly the (0.878, 0.478) directi…
耿贝尔分布
{{Infobox 機率分佈|name=Gumbel|type=density|pdf_image=|cdf_image=|parameters=\mu, location (real) \beta>0, scale (real)|support=x\in\mathbb{R}|pdf=\frac{1}{\beta}e^{-(z+e^{-z})} 其中z=\frac{x-\mu}{\beta}|cdf=e^{-e^{-(x-\mu)/\b…
韦伯分布
{{Probability distribution| name = 韦伯分布| type = 密度| pdf_image = | cdf_image = | parameters = \lambda>0\,尺度参数（实数） k>0\,形状参数（实数）| support = x \in [0; +\infty)\,| pdf = f(x)=\begin{cases} \frac{k}{\lambda}\left(\frac{x}{\la…
逆威沙特分佈
{{NoteTa |G1=数学 |1=zh-hans:威沙特;zh-hant:威沙特; |d1=Wishart；防止「沙-{}-特-沙-{烏}-地」（Saudi）過度轉換 }} {{機率分佈 |name =逆威沙特分布 |type =密度 | pdf_image = | cdf_image = |parameters = m > p-1\! 自由度 (實數) \mathbf{\Psi} > 0\, 尺度矩陣 (正定) |support …
爱尔朗分布
在概率与统计相关学科中，爱尔朗分布（Erlang Distribution）是一种连续型概率分布。Erlang分布的译名较多，如爱尔兰分布，埃朗分布，埃尔朗分布，爱尔朗分布，厄朗分布等等；此外在不同学科间，Erlang分布的习惯译法也可能不同。 该分布与指数分布一样多用来表示独立随机事件发生的时间间隔。相比于指数分布，爱尔朗分布能更好地对现实数据进行拟合（更适用于多个串行过程，或无记忆性假设不显著的情况下）。除非退化为指数分布，爱尔朗分…
維格納半圓分布
{{Probability distribution| name =維格納半圓分布| type =density| pdf_image = || cdf_image = | parameters =R>0\! radius (real)| support =x \in [-R;+R]\!| pdf =\frac2{\pi R^2}\,\sqrt{R^2-x^2}\!| cdf =\frac12+\frac{x\sqrt{R^2-x^2}…
維格納準概率分佈
:參見維格納分佈. 維格納準概率分佈 (又稱維格納方程式或是Wigner–Ville distribution)是個準概率分佈. 1932年，Eugene winger利用維格納準概率分佈開始研究將古典統計力學用量子修正來解釋的方法。目標是連接出現在薛丁格方程式裡的波函數至機率分佈裡的相空間. 在給定的量子力學波函數，維格納準概率分佈是所有空間自相關函數的一個母函數.因此1927時，赫爾曼·外爾 提出在量子機率密度函數，它扮演真實相空間…
狄利克雷分布
{{Probability distribution | name =狄利克雷分布| type =密度| pdf_image =|| cdf_image =| parameters =K \geq 2 分类数 (整数) \alpha_1, \ldots, \alpha_K concentration parameters，\alpha_i > 0| support =x_1, \ldots, x_K，x_i \in (0,1)，\sum…
莱斯分布
{{機率分佈 |name =Rice |type =density |pdf_image = Rice probability density functions for various v with σ=1. Rice probability density functions for various v with σ=0.25. |cdf_image = Rice cumulative density functions for v…
三角形分布
{{Infobox 機率分佈 | name =三角形分布| type =密度| pdf_image =| cdf_image =| parameters =a:~a\in (-\infty,\infty) b:~b>a\, c:~a\le c\le b\,| support =a \le x \le b \!| pdf = \left\{ \begin{matrix} \frac{2(x-a)}{(b-a)(c-a)} & \mathr…
偽韋格納分佈
偽韋格納分佈函數(pseudo-Wigner distribution function,PWDF)是韋格納分佈函數(Wigner distribution function,WDF)的變形之一， 定義為一種短時(short-time)韋格納分佈，使用運行分析視窗(running analysis window)。 偽韋格納分佈 : W_x(t,f)=\int_{-\infty}^{\infty}w(\tau/2)w^(-\tau/2)…
帕累托指数
帕累托指数得名于意大利经济学家和社会学家帕累托。在经济学中，它测量了收入或财富分布的宽度，是帕累托分布的一个参数，反映了帕累托法则（20/80法则）。当应用于收入分布时，帕累托法则有时被通俗地表述为：20%的人占有80%的收入。事实上，帕累托在其《政治经济学教程》一书中列举的英国收入税数据表明，大约20%的人口拥有大约80%的收入。 在用于收入分配模型时，对帕累托分布的一种最简单的表示是，收入x超过某一正数xm（x>xm）的人口比例为：…
矩阵正态分布
矩陣常態分配（matrix normal distribution） 是一種機率分佈，屬於常態分配的之一。 機率密度函數相對於隨機矩陣（random matrix） X (n × p) 表達如下的矩陣常態分配方式 : p(\mathbf{X}|\mathbf{M}, {\boldsymbol \Omega}, {\boldsymbol \Sigma}) =(2\pi)^{-np/2} |{\boldsymbol \Omega}|^{-p…
广义误差分布
广义误差分布（Generalized error distribution 或 Exponential power distribution）是一种连续概率分布，使用尺度参数a和指数b。它的概率密度为： p(x) \mathrm{d}x = {1 \over 2 a \Gamma(1+1/b)} \exp{(-|x/a|^b)} \mathrm{d}x 当b = 1时，即缩减成一个拉普拉斯分布。当b = 2且a = \sqrt{2} \…
广义逆高斯分布
{{Probability distribution |name = 广义逆高斯分布 |type = 密度 |pdf_image = |cdf_image = |parameters =a > 0，b > 0，p为实数 |support = x > 0 |pdf = f(x) = \frac{(a/b)^{p/2}}{2 K_p(\sqrt{ab})} x^{(p-1)} e^{-(ax + b/x)/2} |cdf = |mean =…