程序包 org.hipparchus.distribution.continuous

类 TriangularDistribution

java.lang.Object
org.hipparchus.distribution.continuous.AbstractRealDistribution
org.hipparchus.distribution.continuous.TriangularDistribution
所有已实现的接口:
Serializable, RealDistribution
public class TriangularDistribution extends AbstractRealDistribution
三角形实数分布的实现。
另请参阅:

  • 构造器详细资料

  • 方法详细资料

    • getMode

      public double getMode()
      返回此分布的众数 c。
      返回:
      此分布的众数 c。

    • 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，或者差商的下限或上限。对于下限 a、上限 b 和众数 c，PDF 由以下给出：
      • 如果 a <= x < c，则为 2 * (x - a) / [(b - a) * (c - a)]，
      • 如果 x = c，则为 2 / (b - a)，
      • 如果 c < x <= b，则为 2 * (b - x) / [(b - a) * (b - c)]，
      • 否则为 0。
      参数:
      x - 要评估 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）。对于下限 a、上限 b 和众数 c，CDF 由以下给出：
      • 如果 x < a，则为 0，
      • 如果 a <= x < c，则为 (x - a)^2 / [(b - a) * (c - a)]，
      • 如果 x = c，则为 (c - a) / (b - a)，
      • 如果 c < x <= b，则为 1 - (b - x)^2 / [(b - a) * (b - c)]，
      • 如果 x > b，则为 1。
      参数:
      x - 要评估 CDF 的点。
      返回:
      随机变量具有此分布的取值小于或等于 x 的概率。

    • getNumericalMean

      public double getNumericalMean()
      使用此方法获取此分布的均值的数值。对于下限 a、上限 b 和众数 c，均值为 (a + b + c) / 3。
      返回:
      均值或如果未定义则为 Double.NaN。

    • getNumericalVariance

      public double getNumericalVariance()
      使用此方法获取此分布的方差的数值。对于下限 a、上限 b 和众数 c，方差为 (a^2 + b^2 + c^2 - a * b - a * c - b * c) / 18。
      返回:
      方差（对于 TDistribution 中的某些情况可能为 Double.POSITIVE_INFINITY）或如果未定义则为 Double.NaN。

    • 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}。

      支持的下限等于分布的下限参数 a。
      返回:
      支持的下限。

    • 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}。

      支持的上限等于分布的上限参数 b。
      返回:
      支持的上限。

    • isSupportConnected

      public boolean isSupportConnected()
      使用此方法获取有关支持是否连通的信息，即支持的下限和上限之间的所有值是否包含在支持中。此分布的支持是连通的。
      返回:
      true

    • 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