Rizsosztás

Az oldal jelenlegi verzióját még nem ellenőrizték tapasztalt közreműködők, és jelentősen eltérhet a 2021. május 31-én felülvizsgált verziótól ; az ellenőrzéshez 1 szerkesztés szükséges .

Rizsosztás
A rizs eloszlási sűrűsége a ν paraméter különböző értékeire σ = 1-nél. A rizs eloszlási sűrűsége a ν paraméter különböző értékeinél σ = 0,25-nél. Valószínűségi sűrűség
A rizs eloszlási függvénye a ν paraméter különböző értékeire σ = 1-nél. A rizs eloszlási függvénye a ν paraméter különböző értékeire σ = 0,25-nél. elosztási függvény
Lehetőségek	$\nu \geq 0$ $\sigma \geq 0$
Hordozó	x ∈ [0,+∞)
Valószínűségi sűrűség	${\frac {x}{\sigma ^{2}}}\exp \left({\frac {-(x^{2}+\nu ^{2})}{2\sigma ^{2 ))}\jobbra)I_{0}\left({\frac {x\nu }{\sigma ^{2))}\jobbra)$
elosztási függvény	$1-Q_{1}\left({\frac {\nu }{\sigma )),{\frac {x}{\sigma }}\right)$ ahol Q 1 a Marcum Q-függvény
Várható érték	$\sigma {\sqrt {\pi /2}}\,\,L_{1/2}(-\nu ^{2}/2\sigma ^{2})$
Diszperzió	$2\sigma ^{2}+\nu ^{2}-{\frac {\pi \sigma ^{2}}{2}}L_{1/2}^{2}\left({\ frac {-\nu ^{2}}{2\sigma ^{2}}}\jobbra)$

A Rice-eloszlás a Rayleigh-eloszlás általánosítása . Stephen Rice amerikai tudós vezette be .

Ha és független valószínűségi változók , amelyek normális eloszlása azonos szórással és nem nulla matematikai elvárásokkal (általában egyenlőtlen), akkor az érték Rice-eloszlást tartalmaz, amelynek valószínűségi sűrűsége a következő: ${X}$ ${Y}$ ${\displaystyle {\sigma }^{2))$ ${\displaystyle Z={\sqrt {X^{2}+Y^{2))))$

f(x|\nu ,\sigma )={\frac {x}{\sigma ^{2))}\exp \left({\frac {-(x^{2}+\nu ^{ 2})}{2\sigma ^{2}}}\jobbra)I_{0}\left({\frac {x\nu }{\sigma ^{2}}}\jobbra),

ahol I 0 ( z ) egy módosított nulladrendű, első típusú Bessel-függvény , és a és matematikai elvárásai . ${\displaystyle \nu ={\sqrt {\mu _{1}^{2}+\mu _{2}^{2))))$ $\mu_{1}$ $\mu_{2}$ $x$ $Y$

Alkalmazás

A Rice-eloszlást gyakran használják a rádiójelek amplitúdó-ingadozásainak leírására, beleértve a rádiójel-terjedés többutas csatornáit is.

Kapcsolat más disztribúciókkal

Ha és független valószínűségi változók , amelyek normális eloszlásúak nulla matematikai elvárással és egyenlő szórással , akkor a valószínűségi változó Rayleigh - eloszlású . $x$ $Y$ $\sigma ^{2}$ ${\displaystyle Z={\sqrt {X^{2}+Y^{2))))$

Lásd még

Irodalom

Perov, AI statisztikai elmélet a rádiótechnikai rendszerekről. - M . : Rádiótechnika, 2003. - 400 p. — ISBN 5-93108-047-3 .

Valószínűségi eloszlások
Diszkrét	Bernoulli Binomiális Geometriai hipergeometrikus Logaritmikus Negatív binomiális Poisson Diszkrét egyenruha Multinomiális
Abszolút folyamatos	Beta Weibulla Gamma- hiperexponenciális Gompertz Kolmogorov Cauchy Laplace lognormális Normál (Gauss) Logisztikai Nakagami Pareto Pearson félkör alakú folyamatos egyenruha Rizs Rayleigh Diák Tracey – Vidoma Halász Khi-négyzet Exponenciális Variancia-gamma Többváltozós normál kapcsolószó