程序包 org.hipparchus.distribution.continuous

类 EnumeratedRealDistribution

java.lang.Object
org.hipparchus.distribution.continuous.AbstractRealDistribution
org.hipparchus.distribution.continuous.EnumeratedRealDistribution
所有已实现的接口:
Serializable, RealDistribution
public class EnumeratedRealDistribution extends AbstractRealDistribution
实现了一个实数值的EnumeratedDistribution。

允许具有零概率的值，但它们不会扩展支持范围。

允许重复值。在计算累积概率和统计数据时，重复值的概率会被合并。

另请参阅:

  • 构造器详细资料

    • EnumeratedRealDistribution

      public EnumeratedRealDistribution(double[] data)
      从输入数据创建一个离散的实数值分布。根据频率为值分配质量。例如，[0,1,1,2]作为输入创建一个分布，其中值为0、1和2的概率质量分别为0.25、0.5和0.25，
      参数:
      data - 输入数据集

    • EnumeratedRealDistribution

      public EnumeratedRealDistribution(double[] singletons, double[] probabilities) throws MathIllegalArgumentException
      使用给定的概率质量函数枚举创建一个离散的实数值分布。
      参数:
      singletons - 随机变量值的数组。
      probabilities - 概率的数组。
      抛出:
      MathIllegalArgumentException - 如果 singletons.length != probabilities.length
      MathIllegalArgumentException - 如果任何概率为负数。
      MathIllegalArgumentException - 如果任何概率为NaN。
      MathIllegalArgumentException - 如果任何概率为无穷大。

  • 方法详细资料

    • probability

      public double probability(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，此方法表示分布的概率质量函数（PMF）。

      请注意，如果 x1 和 x2 满足 x1.equals(x2)，或者两者都为null，则 probability(x1) = probability(x2)。

      参数:
      x - 评估PMF的点
      返回:
      在 x 处的概率质量函数的值

    • density

      public double density(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，此方法表示分布的概率质量函数（PMF）。
      参数:
      x - 评估PMF的点
      返回:
      在点 x 处的概率质量函数的值

    • 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

      public double inverseCumulativeProbability(double p) throws MathIllegalArgumentException
      计算此分布的分位函数。对于随机变量 X 根据此分布分布，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。
      默认实现返回
      指定者:
      inverseCumulativeProbability 在接口中 RealDistribution
      覆盖:
      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 时为最大的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:
      sum(singletons[i] * probabilities[i])

    • getNumericalVariance

      public double getNumericalVariance()
      使用此方法获取此分布的方差的数值。
      返回:
      sum((singletons[i] - mean) ^ 2 * probabilities[i])

    • getSupportLowerBound

      public double getSupportLowerBound()
      访问支持的下限。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}。

      返回具有非零概率的最低值。
      返回:
      具有非零概率的最低值。

    • getSupportUpperBound

      public double getSupportUpperBound()
      访问支持的上限。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}。

      返回具有非零概率的最高值。
      返回:
      具有非零概率的最高值。

    • isSupportConnected

      public boolean isSupportConnected()
      使用此方法获取有关支持是否连接的信息，即支持范围是否包括支持的下限和上限之间的所有值。此分布的支持是连接的。
      返回:
      true

    • getPmf

      public List<Pair<Double,Double>> getPmf()
      将概率质量函数作为（值，概率）对的列表返回。
      返回:
      概率质量函数。