引用具有各种属性的分布


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我经常发现自己问这样的,“我知道这个变量的问题 之处在于0 1 和大多数群众的谎言在0 0.20 ,然后持续下降朝1.我可以使用哪些分布模型呢? ”x(0,1)(0,.20)

在实践中,由于我了解它们,所以一次又一次地使用相同的几个分布。相反,我想以更系统的方式查找它们。我如何才能获得概率论者在开发所有这些分布方面所做的大量工作?

理想情况下,我希望按属性(支撑区域等)进行组织的参考,因此我可以根据其特征找到分布,然后根据pdf / cdf的可处理性以及理论推导的拟合程度来了解每种分布的更多信息我正在研究的问题。

是否存在这样的参考?如果不存在,如何选择发行版?



Answers:


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我所知道的最全面的分布及其属性是

Johnson,Kotz,Balakrishnan:连续单变量分布第1卷和第2卷;

Kotz,Johnson和Balakrishnan:连续多元分布;

Johnson,Kemp,Kotz:单变量离散分布;

Johnson,Kotz,Balakrishnan:多元离散分布;

这些书具有广泛的主题索引。所有的书都来自威利。

编辑:哦,是的,然后还有一个漂亮的海报,用于显示属性和单变量分布之间的关系。http://www.math.wm.edu/~leemis/2008amstat.pdf这可能会引起更多关注。


您应该在Google图书中找到所有这些内容,以便进行窥视。
Momo 2012年

1
(+1)这些是经典参考,也是一个很好的起点。我也是海报的忠实拥护者,尤其是按实际海报尺寸打印时。我已经看到了它的一些不同形式。
红衣主教2012年

海报看起来很棒。:-)。这些书看起来...令人生畏。
Ari B. Friedman

@ gsk3:这些书是桌子参考。它们旨在(某种程度上)全面。
主教

2
我认为,如果您有一本univar书,在其中钻了一个孔,将其安装在一根杆的一端,并且对另一面的multivar书进行了相同的操作,您将拥有一个不错的僵尸大锤。
Ari B. Friedman

8

老实说,我不知道有太多发行版。但是,我确实相信了解它们不是资产,因此必须知道如何使用它们。无论如何,回到您的问题,我总是发现此图非常有用且有用,就像概率分布速查表一样。

在此处输入图片说明

http://jonfwilkins.com/wp-content/uploads/2013/06/BaseImage.png


+1我以为这会很有用:您不必搜索链接便省了我!
ub

我认为该图最初来自《美国统计学家》的一篇论文。
Glen_b-恢复莫妮卡2014年

@Gleb_b:没错,我前几天碰到了这张
冬眠

按照您的关系图,我强烈推荐@ JohnD.Cook撰写的此博客文章:可单击的概率分布关系图
gung-恢复莫妮卡

1
@whuber,欢迎您,我们也在统计课程中碰到了这一点,Glen_b是对的,它来自研究论文,我不确定是哪篇!但是我发现这张图有点儿令人尴尬,因为我对它的许多分布
一无所知

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没有本书可以涵盖所有发行版本,因为总有可能发明新的发行版本。但

凯瑟琳·福布斯等人的统计分布。是一本简明的书,涵盖了许多更常用的发行版

N. Balakrishnan和VB Nezvorov撰写的统计分布入门

也相当简洁,但更注重数学。

最接近专论的方法是NL Johnson和S. Kotz开始的系列,AW Kemp和N. Balakrishnan继续,目前由John Wiley出版。

这甚至不是分布调查的完整列表,但是使用Google搜索当地的Amazon站点很容易就能获得其他想法。


+1强生公司(Johnson&Kotz)几十年来一直是我的宝贵资源,但价格令人震惊。找到一个负担得起的版本会很好。
ub

@whuber其中一卷amazon.com/…的新版本被引用于2014年8月出版。Wiley 目前为1994年版的副本收取更多费用。
尼克·考克斯

感谢您的链接。“统计分布”似乎更友善的学生书
umair


3

手簿上的统计分布为实验人员通过基督教Walck在斯德哥尔摩大学是相当不错的....而且还免费!它涵盖了从A到Z的40多个分布,每个分布都用公式,矩,矩生成函数,特征函数,如何从该分布生成随机变量等进行了描述。免费的pdf非常好。


@gung肯定的事情。我将为它做更多的“营销”,尽管跟随链接并看到它会说明一切。

感谢您的链接。尽管这是一个免费资源,但很难理解,因为所有内容都是使用数学解释的。甚至文本也使用数学术语。
umair 2014年

2

本·博克(Ben Bolker)的“ R中的生态模型和数据”中有“分布的贝蒂”部分(pp 160-181),其中描述了许多常见和有用的分布的性质和应用。

它是在生态学的研究生课程水平上编写的,因此非统计人员可以使用。密度不及约翰逊(Johnson),科兹(Kotz)等人在@Momo 的答案中所引用的,但比列表或附录提供了更多实用的细节。



0

没有对单变量分布的良好背景知识,就不可能完成对双变量分布的研究,后者自然会形成边际或条件分布。约翰逊等人的两本百科全书。(1994,1995)是迄今为止关于连续单变量分布的最全面的著作。值得一提的是Ord(1972)和Hastings and Peacock(1975)的专着,后者是一本方便的手册,介绍了密度图和分布之间的各种关系。另一个有用的纲要是Patel等人。(1976);Manoukian(1986)的第3章和第4章介绍了它们之间的许多分布和关系。在平野等人(Hirano等人)中可以找到大量的概率密度函数插图(以下用pdf表示)。(1983)(105张图表,每条通常显示约5条曲线,分为25个分布族),并在Patil等人的文章中。(1984)。

这摘自一本关于连续双变量分布的书的第0章,该书提供了有关各种单变量分布的性质的基本介绍和基本细节。我记得我非常喜欢阅读Ord(1972),但是现在我不记得为什么了。


0

Johnson,Kotz和Balakrishnan撰写的系列丛书(编辑:Nick也提到过;原始书籍由前两位作者撰写)可能是最全面的。您可能想从连续单变量分布第一和第二卷开始。

还有几个:

埃文斯,黑斯廷斯和孔雀,统计分布

Wimmer&Altmann,单变量离散概率分布词库

还有许多其他书籍,有时是针对更专业的应用程序的。


埃文斯(Evans),黑斯廷斯(Hastings)和孔雀(Peacock)是本书的前一版,现在由凯瑟琳·福布斯(Catherine Forbes)首次撰写,我提到过。连续的单变量分布是确切的标题。
尼克·考克斯

@Nick感谢标题内容。这是由于在编辑中移动单词而产生的错字。对不起,我没发现我已经复制了另一个。
Glen_b-恢复莫妮卡2014年

别客气。我们都在重复先前的答案。(我确实检查过,但没有找到。)
Nick Cox 2014年
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