核心算法

概率和统计求解函数以及属性

基于20多年精心开发的符号和数值算法,Mathematica 8 提供一整套高级的概率和统计函数。新的功能包括计算任何事件的概率或任何表达式的期望,模拟任何分布以及自动估计参数或测试分布的拟合优度。 为了更好地支持分布模型,并对其进行分析,Mathematica 8 提供大量概率分布函数,以及对数十个属性的完全支持,包括分布函数、矩、分位数和母函数。

  • 以方程组和不等式的逻辑组合形式,对概率和条件概率进行符号和数值计算。 »
  • 表达式的期望和条件期望的符号和数值计算。 »
  • 用于分布 () 和条件 () 的排版字符。 »
  • 自动支持模拟分布、估计分布中的参数以及测试分布的拟合优度。 »
  • 直接支持多个不同分布函数,包括概率密度函数、累积分布函数、生存、风险、逆累积分布和逆生存函数。 »
  • 直接支持多个不同类型的矩,包括原矩、中心矩、累积量和阶乘矩。 »
  • 直接支持所有与矩相关的母函数,包括矩母函数和累积量母函数。 »
  • 在不同类型的矩间自动转换。 »
  • 自动计算标准和无偏矩估计量。 »
计算事件的概率 »计算表达式的期望 »计算条件概率和期望 »
计算双尾概率 »元件的使用寿命 »求人类染色体的期望长度 »
求相遇的概率 »单变量连续分布函数 »单变量离散分布函数 »
双变量连续分布函数 »双变量离散分布函数 »采用 Edgeworth 展开逼近分布 »
演示 Glivenko-Cantelli 定理 »计算复概率 »研究离差和位置度量 »
使用同样的矩序列比较两个分布 »求特征函数的解析解 »从矩中求多变量累积量 »
构建无偏估计量 »在正式矩间转换 »求样本估计量多项式的期望 »
参数估计和拟合优度检验 »

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