J'ai une fonction qui se présente sous la forme d'une fonction de distribution de probabilité comme ci-dessous:
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Bien que je découvre une certaine fonction de fournir une fonction pour obtenir le résultat que la formule ci-dessus ferait; Mais j'apprends à la mettre en œuvre afin que je voudrais le faire moi si possible.
ci-dessous est ce que je peux penser lors de la mise en œuvre de la fonction est la bonne façon de mettre en œuvre PDF? Ou quelles parties dois-je manquer? J'apprécie toute aide.
3 Réponses :
Votre Vous pouvez essayer une intégration numérique en utilisant une approche telle que la règle de trapèze, mais je soupçonne que lorsque vous obtiendrez plus loin et que les inexactitudes commencent à construire.
Si vous souhaitez implémenter la fonction de distribution normale cumulative, il y a deux approches que je recommanderais:
PDF Method implémente la fonction de densité de probabilité de la distribution normale, mais il apparaît que vous souhaitez implémenter la fonction de distribution normale cumulative ( ou au moins une variante de celui-ci). Pour la distribution normale, cela est hautement non pastridique car il implique une intégrale infinie.
Robert Sedgewick est aussi bon qu'ils viennent:
http://introcs.cs.princeton.edu/22library/gaussien. java.html
Jetez un coup d'œil à sa mise en œuvre.
Vous devriez également savoir sur M. Abramowitz et I. A. Stegun, un merveilleux classique pour des fonctions comme celle-ci. Il est disponible pour peu d'argent des livres de Dover. Mérite d'avoir.
Vous ne savez pas combien est pertinent, mais consultez également des trucs mathématiques Apache Commons. J'ai trouvé qu'il était assez propre et utile.
org.apache.commons.math.stat.descriptive.descripticstatics fonctionne à une extrémité, pour analyser une distribution donnée.
org.apache.commons.math.distribution.distribution est utilisé à l'autre extrémité pour générer la distribution.
Ceux-ci devraient vous donner des idées d'API et du code à étudier pour la mise en œuvre. Il existe probablement d'autres forfaits statistiques open-source que vous voudrez peut-être étudier.
Vous pouvez utiliser texify.com pour afficher la formule correctement.
Vous devez fournir la fonction P (x) sous sa forme intégrée (c'est-à-dire avec l'intégrale déjà résolue) pour que nous puissions voir si votre algorithme Java correspondait réellement.
L'ajout à la réponse de @ user949300 ci-dessous, le PDF et le CDF de la distribution normale / gaussienne sont mis en œuvre dans Apache Commons Math. Voir CumulativeProbabilité . C'est probablement celui que vous voulez.