程序包 org.hipparchus.distribution.continuous

类 UniformRealDistribution

java.lang.Object
org.hipparchus.distribution.continuous.AbstractRealDistribution
org.hipparchus.distribution.continuous.UniformRealDistribution
所有已实现的接口:
Serializable, RealDistribution
public class UniformRealDistribution extends AbstractRealDistribution
实现均匀实数分布。
另请参阅:

  • 构造器详细资料

    • UniformRealDistribution

      public UniformRealDistribution()
      创建一个标准均匀实数分布，下限（包含）为零，上限（不包含）为一。

    • UniformRealDistribution

      public UniformRealDistribution(double lower, double upper) throws MathIllegalArgumentException
      使用给定的下限和上限创建均匀实数分布。
      参数:
      lower - 此分布的下限（包含）。
      upper - 此分布的上限（不包含）。
      抛出:
      MathIllegalArgumentException - 如果 lower ≥ upper。

  • 方法详细资料

    • 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，或者差商的下限或上限。
      参数:
      x - 评估 PDF 的点
      返回:
      点 x 处概率密度函数的值

    • 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时取值小于或等于 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 按照此分布进行分布，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 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。对于下限 lower 和上限 upper，均值为 0.5 * (lower + upper)。
      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 lower 和上限 upper，方差为 (upper - lower)^2 / 12。
      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。
      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。
      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都包含在支持中。此分布的支持是连通的。
      返回:
      true