Esta página aún no se ha traducido para esta versión. Puede ver la versión más reciente de esta página en inglés.

t distribución de escala de ubicación

Visión general

La distribución de escala de ubicación es útil para modelar distribuciones de datos con colas más pesadas (más propensas a valores atípicos) que la distribución normal.t Se aproxima a la distribución normal como enfoques infinito, y los valores más pequeños de las colas más pesadas de rendimiento.νν

Parámetros

La distribución de escala de ubicación utiliza los siguientes parámetros.t

ParámetroDescripciónApoyo
ΜParámetro de ubicación– ∞ < μ < ∞
ΣParámetro de escalaσ > 0
ΝParámetro Shapeν > 0

Para estimar los parámetros de distribución, utilice.mle Alternativamente, ajuste un objeto a los datos utilizando o la aplicación.tLocationScaleDistributionfitdistDistribución Fitter

Función de densidad de probabilidad

La función de densidad de probabilidad (pdf) de la distribución de escala de ubicación est

Γ(ν+12)σνπΓ(ν2)[ν+(xμσ)2ν](ν+12)

donde Γ (•) es la función gamma, es el parámetro Location, es el parámetro scale, y es el parámetro Shape.µσν

Para calcular la función de densidad de probabilidad, utilice y especifique.pdf'tLocationScale' Como alternativa, puede crear un objeto mediante o, a continuación, utilice el para trabajar con el objeto.tLocationScaleDistributionfitdistmakedistpdf

Función de distribución acumulativa

Para calcular la función de densidad de probabilidad, utilice y especifique.cdf'tLocationScale' Como alternativa, puede crear un objeto mediante o, a continuación, utilice el para trabajar con el objeto.tLocationScaleDistributionfitdistmakedistcdf

Estadística descriptiva

La media de la distribución de la escala de ubicación est

mean=μ,

donde está el parámetro Location.μ La media sólo se define para los valores de parámetro de forma > 1.ν Para otros valores de, la media es indefinida.ν

La varianza de la distribución de la escala de ubicación est

var=σ2νν2,

donde está el parámetro Location y es el parámetro Shape.μν La varianza sólo se define para los valores de > 2.ν Para otros valores de, la varianza es indefinida.ν

Para calcular la media y la varianza, cree un objeto utilizando o.tLocationScaleDistributionfitdistmakedist También puede utilizar la aplicación.Distribución Fitter

Relación con otras distribuciones

Si tiene una distribución de escala de ubicación, con parámetros y, a continuación,xtµσν

xμσ

tiene una distribución estudiantil con grados de libertad.tν

Consulte también

Ejemplos relacionados

Más acerca de