
【計】 distributed parameter
【化】 distribution
【醫】 distribution; supply
parameter
【計】 argument
【醫】 parameter
【經】 parameter
在漢英詞典視角下,“分布參數”(Distribution Parameters)指概率分布函數中用于定義其特定形态、位置或離散程度的數學量。這些參數決定了隨機變量的概率特征,是統計學與概率論的核心概念。以下是專業解釋:
英語:Distribution Parameters
核心含義:描述概率分布(如正态分布、泊松分布)的數學特征量。例如,正态分布的參數為均值($mu$)和方差($sigma$),其概率密度函數為:
$$ f(x) = frac{1}{sigmasqrt{2pi}} e^{-frac{(x-mu)}{2sigma}} $$
決定分布的中心位置,如均值($mu$)。在工程質量控制中,$mu$ 反映零件尺寸的平均水平 。
控制分布的離散程度,如正态分布的$sigma$。$sigma$ 越大,數據越分散 。
改變分布形态,如伽馬分布中的$alpha$(形狀參數)和$beta$(尺度參數)共同影響偏度與峰度 。
分布類型 | 參數 | 影響 |
---|---|---|
正态分布 | $mu, sigma$ | $mu$ 平移曲線,$sigma$ 調整“陡峭度” |
泊松分布 | $lambda$(事件發生率) | $lambda$ 增大時分布趨近對稱 |
指數分布 | $lambda$(失效率) | $lambda$ 決定衰減速度 |
通過樣本數據推斷分布參數(如極大似然估計),是統計建模的基礎。例如:
分布參數是統計學中的核心概念,用于描述概率分布的特征和區分不同分布類型。以下是詳細解釋:
基本定義
分布參數是統計學中用來區分分布函數族的關鍵指标,例如總體均值、标準差、相關系數等。它可以是位置參數(如均值γ)或比例參數(如标準差β),通過參數空間(所有可能參數值的集合)來定義分布的特征。
參數類型與示例
參數估計方法
實際應用中,參數常通過樣本統計量(如樣本均值、方差)來估計。例如,用樣本均值估計總體均值,反映數據集中趨勢。
跨領域應用
在工程學中,分布參數系統指需用連續場描述的複雜系統,如彈性飛行器的扭轉運動需分析各點狀态。
分布參數既是統計學中定義概率分布的核心指标,也在工程等領域用于描述連續系統的特性。理解參數類型(如位置、比例)和具體案例(如p、λ)有助于掌握其實際應用。
不介意非确定性沖擊試驗機處理機芯片德拉瓦爾離心-加熱式濃縮器動态排序過程非對稱型多處理機符號數字位複數成份給水器隔間腔骨化性炎混凝土攪拌站漿羊膜腔交叉共轭家庭制造基本統計數字金屬橋筋局間通信兩染性的連續收斂方案李連塔爾氏探子流動資本總額篇輕木三苯精散焦現象設備名字失去買賣的機會條件反射性調節提升管催化裂化