t位置尺度发行-MATLAB和SIMULINK -MATHWORKS한국万博1manbetx - 万博1manbetx,s manbetx 845,万博尤文图斯

t位置规模分布

这t与正态分布相比，位置尺度分布可用于建模具有较重的尾巴（更容易出现离群值）的数据分布。它接近正态分布ν接近无穷大，较小的值ν产生较重的尾巴。

这t位置规模的分布使用以下参数。

要估计分布参数，请使用mle。或者，适合tlocationscaredistribution使用数据对象使用菲迪斯特或者分销钳工应用程序。

概率密度函数（PDF）t位置规模的分布是

$\frac{γ （（ \frac{ν + 1}{2} ）}{σ \sqrt{ν π} γ （（ \frac{ν}{2} ）} {[[\frac{ν + {（（ \frac{X - μ}{σ} ）}^{2}}{ν} 这是给予的}^{- （（ \frac{ν + 1}{2} ）}$

其中γ（•）是伽马函数，µ是位置参数，σ是比例参数，并且ν是形状参数。

要计算概率密度函数，请使用PDF并指定'tlocationscale'。或者，您可以创建一个tlocationscaredistribution对象使用菲迪斯特或者制造者，然后使用PDF与对象一起工作。

要计算概率密度函数，请使用CDF并指定'tlocationscale'。或者，您可以创建一个tlocationscaredistribution对象使用菲迪斯特或者制造者，然后使用CDF与对象一起工作。

平均t位置规模的分布是

$意思是 = μ ，，，，$

在哪里μ是位置参数。平均值仅针对形状参数值定义ν> 1.对于其他值ν，平均值不确定。

差异t位置规模的分布是

$var = σ^{2} \frac{ν}{ν - 2} ，，，，$

在哪里μ是位置参数，ν是形状参数。该方差仅针对值的值定义ν> 2.对于其他值ν，差异是未定义的。

要计算均值和差异，请创建一个tlocationscaredistribution对象使用菲迪斯特或者制造者。您也可以使用分销钳工应用程序。

如果X有个t位置尺度分布，带有参数µ，，，，σ，和ν，然后

$\frac{X - μ}{σ}$

有一个学生的t分配ν自由程度。