Distribution logistique
Dans la théorie des probabilités et les statistiques , la distribution logistique est une distribution de probabilité continue. Sa fonction de répartition cumulative est la fonction logistique , qui apparaît dans la régression logistique et les réseaux neurologiques de réaction de
Spécifications
Fonction de répartition cumulative
La distribution logistique reçoit son nom de sa fonction de répartition cumulative (cdf), qui est un exemple de la famille des fonctions logistiques :
Fonction de densité de probabilité
La fonction de densité de probabilité (pdf) de la distribution logistique est donnée par : (x ; \ MU, = de s) \ frac {e^ {- (x \ MU) /s}} {s \ parti (1+e^ {- (x \ MU) /s} \) ^2} droit \ !
Puisque le pdf peut être exprimé en termes de place du sécant hyperbolique de fonctionnent le " de ; sech" ; , il désigné parfois sous le nom de la sech-place de (d) distribution . le
voient également : distribution sécante hyperbolique de de
Fonction de quantile
La fonction de répartition cumulative inverse du de la distribution logistique est le {- 1} (p ; \ MU, = de s) \ MU + s \, \ ln \ parti (\ frac {p} {1-p} \ droit).
Paramétrisation alternative
Une paramétrisation alternative de la distribution logistique peut être dérivée using le (x ; \ MU, \ sigma) = f (x ; \ MU, \ 3} =/du sigma \ racine carrée {\ pi) \ frac {\ pi} {\ sigma \, 3}} de 4 \ racine carrée {\, \ operatorname {sech} ^2 \ ! \ parti (\ frac 3}} {\ pi} {2 \ racine carrée {\, \ frac {x \ MU} {\ sigma} \ droit).
Distribution notation-logistique généralisée
La distribution notation-logistique généralisée par (GLL) a trois, du
La fonction de répartition cumulative est
La fonction de densité de probabilité est {\ est parti (1+ \ frac {\ XI (x \ MU)}{\ sigma} \ bon) ^ {- (1 \ XI +1)}} {\ sigma \ parti + \ est parti (1+ \ frac {\ XI (x \ MU)}{\ sigma} \ droit) ^ {- 1 \ XI} \ right^2}.
encore, pour/+ \ XI de
Applications
Les USCF et FIDE ont commuté leurs formules pour des estimations calculatrices d'échecs à la distribution logistique.
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