程序包 org.hipparchus.distribution.continuous

类 TDistribution

java.lang.Object
org.hipparchus.distribution.continuous.AbstractRealDistribution
org.hipparchus.distribution.continuous.TDistribution
所有已实现的接口:
Serializable, RealDistribution
public class TDistribution extends AbstractRealDistribution
学生t分布的实现。
另请参阅:

  • 构造器详细资料

  • 方法详细资料

    • getDegreesOfFreedom

      public double getDegreesOfFreedom()
      访问自由度。
      返回:
      自由度。

    • density

      public double density(double x)
      返回在指定点x处评估的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，或差商的下限或上限。
      参数:
      x - 评估PDF的点
      返回:
      点x处概率密度函数的值

    • logDensity

      public double logDensity(double x)
      返回在指定点x处评估的此分布的概率密度函数（PDF）的自然对数。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，或差商的下限或上限。请注意，由于浮点精度和下溢/上溢问题，对于某些分布，此方法可能比计算RealDistribution.density(double)的对数更精确和更快。

      默认实现只计算density(x)的对数。

      指定者:
      logDensity 在接口中 RealDistribution
      覆盖:
      logDensity 在类中 AbstractRealDistribution
      参数:
      x - 评估PDF的点
      返回:
      点x处概率密度函数的对数值

    • 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

    • getNumericalMean

      public double getNumericalMean()
      使用此方法获取此分布均值的数值。对于自由度参数df，均值为
      • 如果df > 1，则为0，
      • 否则未定义（Double.NaN）。
      返回:
      均值或未定义的Double.NaN

    • getNumericalVariance

      public double getNumericalVariance()
      使用此方法获取此分布方差的数值。对于自由度参数df，方差为
      • 如果df > 2，则为df / (df - 2)，
      • 如果1 < df <= 2，则为正无穷（Double.POSITIVE_INFINITY），
      • 否则未定义（Double.NaN）。
      返回:
      方差（可能为Double.POSITIVE_INFINITY，如TDistribution中的某些情况）或未定义的Double.NaN

    • 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}。

      支持的下界始终为负无穷，无论参数如何。
      返回:
      支持的下界（始终为Double.NEGATIVE_INFINITY）

    • 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}。

      支持的上界始终为正无穷，无论参数如何。
      返回:
      支持的上界（始终为Double.POSITIVE_INFINITY）

    • 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。此分布的支持是连通的。
      返回:
      true