
【计】 distributed parameter
【化】 distribution
【医】 distribution; supply
parameter
【计】 argument
【医】 parameter
【经】 parameter
在汉英词典视角下,“分布参数”(Distribution Parameters)指概率分布函数中用于定义其特定形态、位置或离散程度的数学量。这些参数决定了随机变量的概率特征,是统计学与概率论的核心概念。以下是专业解释:
英语:Distribution Parameters
核心含义:描述概率分布(如正态分布、泊松分布)的数学特征量。例如,正态分布的参数为均值($mu$)和方差($sigma$),其概率密度函数为:
$$ f(x) = frac{1}{sigmasqrt{2pi}} e^{-frac{(x-mu)}{2sigma}} $$
决定分布的中心位置,如均值($mu$)。在工程质量控制中,$mu$ 反映零件尺寸的平均水平 。
控制分布的离散程度,如正态分布的$sigma$。$sigma$ 越大,数据越分散 。
改变分布形态,如伽马分布中的$alpha$(形状参数)和$beta$(尺度参数)共同影响偏度与峰度 。
分布类型 | 参数 | 影响 |
---|---|---|
正态分布 | $mu, sigma$ | $mu$ 平移曲线,$sigma$ 调整“陡峭度” |
泊松分布 | $lambda$(事件发生率) | $lambda$ 增大时分布趋近对称 |
指数分布 | $lambda$(失效率) | $lambda$ 决定衰减速度 |
通过样本数据推断分布参数(如极大似然估计),是统计建模的基础。例如:
分布参数是统计学中的核心概念,用于描述概率分布的特征和区分不同分布类型。以下是详细解释:
基本定义
分布参数是统计学中用来区分分布函数族的关键指标,例如总体均值、标准差、相关系数等。它可以是位置参数(如均值γ)或比例参数(如标准差β),通过参数空间(所有可能参数值的集合)来定义分布的特征。
参数类型与示例
参数估计方法
实际应用中,参数常通过样本统计量(如样本均值、方差)来估计。例如,用样本均值估计总体均值,反映数据集中趋势。
跨领域应用
在工程学中,分布参数系统指需用连续场描述的复杂系统,如弹性飞行器的扭转运动需分析各点状态。
分布参数既是统计学中定义概率分布的核心指标,也在工程等领域用于描述连续系统的特性。理解参数类型(如位置、比例)和具体案例(如p、λ)有助于掌握其实际应用。
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