在Java中問題實現的概率分佈函數

我有一個功能，該功能在如下的概率分佈函數的形式：在Java中問題實現的概率分佈函數

formula

雖然我發現一些LIB提供功能，以獲得結果作爲上述式會做;但我正在學習實施它，所以如果可能的話，我想盡我所能。

下面是我能想到的實現功能

 
public double pdf(double x){ 
    double mean = mean(); 
    double variance = variance(); 
    double base = 1/Math.sqrt(2*Math.PI*variance); 
    double pow = -(Math.pow((x-mean), 2)/2*variance); 
    return Math.pow(base, pow); 
}

是，這是實現PDF格式的正確方法時？或者我錯過了哪些部分？

我很感激任何幫助。

來源

2011-03-12 Alex Jones

您可以使用http://www.texify.com正確顯示公式。 – JoeSlav 2011-03-12 12:24:15

您需要以集成形式提供函數p（x）（即已經解決的積分），以便我們查看Java算法是否真正匹配它。 – 2011-03-12 12:59:59

你pdf方法實現正態分佈的概率密度函數，但它似乎要實現累積正態分佈函數（或至少是它的變化）。對於正態分佈，這是非常平凡的，因爲它涉及無限積分。

您可以嘗試使用諸如梯形法則之類的方法進行數值積分，但我懷疑隨着距離平均值越來越遠，不準確度開始增加。

如果你要實現的累積正態分佈函數，那麼有兩種方法，我建議：

預先計算值的表，或
數值逼近如those on the Wikipedia page for the normal distribution。因爲他們來

來源

2011-03-12 13:24:34

羅伯特·塞奇威克一樣好：

http://introcs.cs.princeton.edu/22library/Gaussian.java.html

看看他的執行。

你也應該知道M. Abramowitz和I. A. Stegun，這是一個很棒的經典功能。這是從多佛書籍少量提供。值得擁有。

來源

2011-03-12 16:35:59 duffymo

不知道多少有關係，但也檢查Apache Commons數學的東西。我發現它非常乾淨和有用。

org.apache.commons.math.stat.descriptive.DescriptiveStatistics在一端工作，分析給定的分佈。

org.apache.commons.math.distribution.Distribution在另一端用於生成分佈。

這些應該給你一些關於APIs和一些代碼來研究實現的想法。您可能想要研究的其他開放源代碼統計軟件包。

來源

2011-12-13 16:24:00 user949300

在Java中問題實現的概率分佈函數

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