核心算法
非参数、导出和公式分布
Mathematica 8 在分布模型中引入了重要的革新理念。第一个是非参数分布,非参数方法的自动化与推广可以用于指定分布属性的计算。第二是导出分布,通过函数转换、截断或混合等从现有分布中创建。第三是由公式例如概率密度函数、累积分布函数或生存函数定义的分布。由于我们提供了各种不同的分布类型,因此建模和分析架构的创建具有前所未有的灵活性与易用性。
- 非参数分布包括经验分布、直方图分布、平滑核分布等。 »
- 具有自动固定或自适应带宽选择的核密度估计。 »
- 优化的单变量和多变量经验分布。 »
- 用于删失数据的非参数最大似然估计。 »
- 利用删截和删失分布进行有效的生存和可靠性建模。 »
- 包括转换、截断、混合等分布在内的导出分布。 »
- 随机变量的单变量和多变量转换。 »
- 来自于任何分布的次序统计量的单元和联合分布。 »
- 具有任意分量分布的分量混合分布。 »
- 具有离散和连续加权分布的参数混合分布。 »
- 任意维数、连续和离散的截断分布。 »
- 任意维数、连续和离散的删截分布。 »
- 用于多核系列和任意边缘分布的 Copula 分布。 »
- 来自于任意高维分布的任意维数的边缘分布。 »
- 定义于概率密度函数、累积密度函数或生存函数的公式分布。 »