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레일리분포 [2012/03/21 20:30]
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레일리분포 [2021/03/10 21:42]
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-====== 레일리분포 (Rayleigh Distribution) ====== 
-===== 정의 ===== 
-===== 표기 ===== 
- $$ X \sim Rayleigh(\sigma^2) $$ 
-===== 받침 ===== 
- $$ x \in [ \ 0 \ , \ \infty \ ) $$ 
-===== 확률밀도함수 ===== 
- $$ f(x) = \frac{x \cdot e^{-x^{2}/​(2 \sigma^{2})}}{\sigma^{2}} $$ 
  
-<​plot>​ 
- set title "​Rayleigh Distribution PDF" 
- set size 1 
- set xrange [0:10] 
- set yrange [0:1.3] 
- set format x "​%.1f"​ 
- set format y "​%.2f"​ 
- set xlabel "​x"​ 
- set ylabel "​f(x)"​ 
- 
- ​f(x,​s) = (x*exp(-(x**2)/​(2*(s**2))))/​(s**2) 
- 
- plot f(x,0.5) title "​(0.5)",​ \ 
-  f(x,1.0) title "​(1.0)",​ \ 
-  f(x,2.0) title "​(2.0)",​ \ 
-  f(x,3.0) title "​(3.0)",​ \ 
-  f(x,4.0) title "​(4.0)"​ 
-</​plot>​ 
-===== 누적분포함수 ===== 
- $$ F(x) = 1 - e^{-x^{2}/​(2 \sigma^{2})} $$ 
- 
-<​plot>​ 
- set title "​Rayleigh Distribution CDF" 
- set size 1 
- set xrange [0:10] 
- set yrange [0:1.1] 
- set format x "​%.1f"​ 
- set format y "​%.2f"​ 
- set xlabel "​x"​ 
- set ylabel "​F(x)"​ 
- 
- ​f(x,​s) = 1-exp(-(x**2)/​(2*(s**2))) 
- 
- plot f(x,0.5) title "​(0.5)",​ \ 
-  f(x,1.0) title "​(1.0)",​ \ 
-  f(x,2.0) title "​(2.0)",​ \ 
-  f(x,3.0) title "​(3.0)",​ \ 
-  f(x,4.0) title "​(4.0)"​ 
-</​plot>​ 
-===== 기대값 ===== 
- $$ E(X) = \sigma \sqrt{\frac{\pi}{2}} $$ 
-===== 중앙값 ===== 
- $$ Mdn = \sigma \sqrt{\ln(4)} $$ 
-===== 최빈값 ===== 
- $$ Mo = \sigma $$ 
-===== 분산 ===== 
- $$ Var(X) = \frac{4 - \pi}{2} \sigma^{2} $$ 
-===== 왜도 ===== 
- $$ \gamma_{1} = \frac{2(\pi - 3) \sqrt{\pi}}{(4 - \pi)^{3/2}} $$ 
-===== 첨도 ===== 
- $$ \gamma_{2} = - \frac{6 \pi^{2} -24 \pi +16}{(\pi - 4)^{2}} $$ 
-===== 원적률 ===== 
- $$ \mu'​_{0} = 1 $$ 
- 
- $$ \mu'​_{1} = \sigma \sqrt{\frac{\pi}{2}} $$ 
- 
- $$ \mu'​_{2} = 2 \sigma^{2} $$ 
- 
- $$ \mu'​_{3} = 3 \sigma^{3} \sqrt{\frac{\pi}{2}} $$ 
- 
- $$ \mu'​_{4} = 8 \sigma^{4} $$ 
- 
- $$ \mu'​_{k} = 2^{k/2} \cdot \sigma^{k} \cdot \Gamma \left( 1 + \frac{1}{2} k \right) $$ 
-===== 중심적률 ===== 
- $$ \mu_{2} = \frac{4 - \pi}{2} \sigma^{2} $$ 
- 
- $$ \mu_{3} = \sqrt{\frac{\pi}{2}} (\pi - 3) \sigma^{3} $$ 
- 
- $$ \mu_{4} = \frac{32 - 3 \pi^{2}}{4} \sigma^{4} $$