类 ConstantRealDistribution
java.lang.Object
org.hipparchus.distribution.continuous.AbstractRealDistribution
org.hipparchus.distribution.continuous.ConstantRealDistribution
- 所有已实现的接口:
-
Serializable
,RealDistribution
常数实数分布的实现。
- 另请参阅:
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字段概要
从类继承的字段 org.hipparchus.distribution.continuous.AbstractRealDistribution
DEFAULT_SOLVER_ABSOLUTE_ACCURACY
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构造器概要
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方法概要
修饰符和类型方法说明double
cumulativeProbability
(double x) 对于随机变量X
,其值根据此分布进行分布,此方法返回P(X <= x)
。double
density
(double x) 返回在指定点x
处评估此分布的概率密度函数(PDF)。double
使用此方法获取此分布的均值的数值。double
使用此方法获取此分布的方差的数值。double
访问支持的下界。double
访问支持的上界。double
inverseCumulativeProbability
(double p) 计算此分布的分位函数。boolean
使用此方法获取有关支持是否连通的信息,即支持的下界和上界之间的所有值是否都包含在支持中。从类继承的方法 org.hipparchus.distribution.continuous.AbstractRealDistribution
getSolverAbsoluteAccuracy, logDensity, probability
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构造器详细资料
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ConstantRealDistribution
public ConstantRealDistribution(double value) 创建具有给定值的常数实数分布。- 参数:
-
value
- 此分布的常数值
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-
方法详细资料
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density
public double density(double x) 返回在指定点x
处评估此分布的概率密度函数(PDF)。一般来说,PDF 是CDF
的导数。如果在x
处导数不存在,则应返回适当的替代值,例如Double.POSITIVE_INFINITY
、Double.NaN
,或者差商的极限下确界或上确界。- 参数:
-
x
- 评估 PDF 的点 - 返回:
-
点
x
处概率密度函数的值
-
cumulativeProbability
public double cumulativeProbability(double x) 对于随机变量X
,其值根据此分布进行分布,此方法返回P(X <= x)
。换句话说,此方法表示此分布的(累积)分布函数(CDF)。- 参数:
-
x
- 评估 CDF 的点 - 返回:
-
随机变量具有此分布的概率小于或等于
x
的概率
-
inverseCumulativeProbability
计算此分布的分位函数。对于根据此分布进行分布的随机变量X
,返回的值为inf{x in R | P(X<=x) >= p}
,对于0 < p <= 1
,inf{x in R | P(X<=x) > 0}
,对于p = 0
。
RealDistribution.getSupportLowerBound()
,对于p = 0
,RealDistribution.getSupportUpperBound()
,对于p = 1
。
- 指定者:
-
inverseCumulativeProbability
在接口中RealDistribution
- 覆盖:
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inverseCumulativeProbability
在类中AbstractRealDistribution
- 参数:
-
p
- 累积概率 - 返回:
-
此分布的最小
p
分位数(p = 0
时为最大 0 分位数) - 抛出:
-
MathIllegalArgumentException
- 如果p < 0
或p > 1
-
getNumericalMean
public double getNumericalMean()使用此方法获取此分布的均值的数值。- 返回:
-
均值,如果未定义则为
Double.NaN
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getNumericalVariance
public double getNumericalVariance()使用此方法获取此分布的方差的数值。- 返回:
-
方差(在某些情况下可能为
Double.POSITIVE_INFINITY
,如TDistribution
中的某些情况)或者如果未定义则为Double.NaN
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getSupportLowerBound
public double getSupportLowerBound()访问支持的下界。此方法必须返回与inverseCumulativeProbability(0)
相同的值。换句话说,此方法必须返回inf {x in R | P(X <= x) > 0}
。- 返回:
-
支持的下界(可能为
Double.NEGATIVE_INFINITY
)
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getSupportUpperBound
public double getSupportUpperBound()访问支持的上界。此方法必须返回与inverseCumulativeProbability(1)
相同的值。换句话说,此方法必须返回inf {x in R | P(X <= x) = 1}
。- 返回:
-
支持的上界(可能为
Double.POSITIVE_INFINITY
)
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isSupportConnected
public boolean isSupportConnected()使用此方法获取有关支持是否连通的信息,即支持的下界和上界之间的所有值是否都包含在支持中。- 返回:
- 支持是否连通
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