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计算概率的实用方法:电子工业企业的示例。 (英语) Zbl 1516.62482号

概述:现实环境本质上是由概率数据构成的,基于概率的决策能力在商业世界中至关重要。通常有一组数据,需要计算取大于或小于特定值的值的概率。许多公司还普遍缺乏统计软件或统计专业人员。本文的目的是提出一种实用而简单的方法来计算正态或非正态分布数据集的概率,并以电子工业中的一个应用为例加以说明。该方法不需要用户提供统计知识;不需要进行正态性假设、优度检验或转换。该方法易于实现,鲁棒性好,实验证明了其质量。通过大量实例验证了该技术,并与著名的约翰逊分布系统进行了比较。

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62至XX 统计
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全文: 内政部

参考文献:

[1] B.Abbasi、S.Z.Hosseinifard和D.W.Coit,一种用于估计Burr XII分布参数的神经网络、Reliab。工程系统。安全。95(2010年),第647-654页。doi:10.1016/j.ress.2010.02.001·doi:10.1016/j.ress.2010.02.001
[2] C.Alexopoulos、D.Goldsman、J.Fontanesi、D.Kopald和J.R.Wilson,模拟社区诊所的患者到达《欧米茄》36(2008),第33-43页。doi:10.1016/j.omega.2005.07.013·doi:10.1016/j.omega.2005.07.013
[3] I.W.毛刺,累积频率函数,安。数学。《美国联邦法律大全》第13卷(1941年),第215-232页。doi:10.1214/aoms/1177731607·Zbl 0060.29602号 ·doi:10.1214/aoms/1177731607
[4] N.R.法纳姆,用约翰逊曲线描述非正态过程数据,资格。Eng.9(1996),第329-336页。doi:10.1080/08982119608919049
[5] M.R.Flynn,暴露-生物标志物关系与约翰逊-SBB分布的分析,Ann.占领。Hyg公司。51(2007),第533-541页。doi:10.1093/annhyg/mem033·doi:10.1093/annhyg/mem033
[6] D.Freedman和P.Diaconis,直方图作为密度估计器的研究:L2理论,Z.Wahrscheinlichkeit verwandte Gebiete。57(1981),第453-476页。doi:10.1007/BF01025868·Zbl 0449.62033号 ·doi:10.1007/BF01025868
[7] F.George和K.M.Ramachandran,约翰逊分布系统的参数估计,J.修订版。申请。统计方法。10(2011),第494-504页。
[8] I.D.Hill,算法AS 100:Normal-Johnson和Johnson-Normal变换,J.R.Stat.Soc.Ser.,《美国国家统计年鉴》。C(应用统计)。25(1976年),第190-192页·doi:10.2307/2346693
[9] I.D.Hill、R.Hill和R.L.Holder,算法AS 99:用矩拟合约翰逊曲线,J.R.Stat.Soc.Ser.,《美国国家统计年鉴》。C(应用统计)。25(1976年),第180-189页·doi:10.2307/2346692
[10] N.L.约翰逊,用平移方法生成的频率曲线系统,生物特征。36(1949),第149-176页。doi:10.1093/biomet/36.1-2.149·Zbl 0033.07204号 ·doi:10.1093/biomet/36.1-2.149
[11] D.L.Jones,Matlab的Johnson曲线工具箱:使用Johnson分布系统分析非正态数据圣彼得堡南佛罗里达大学海洋科学学院,2014年。
[12] M.Kovarck和L.Sarga,非正态数据的处理能力指数,WSEAS事务处理。商业经济学。11(2014),第2224-2899页。
[13] J.L.Matthews、E.K.Lada、L.M.Weiland、R.C.Smith和D.J.Leo,具有团簇形态的溶剂化离子聚合物的蒙特卡罗模拟,聪明的母亲。结构。15(2006),第187-199页。doi:10.1088/0964-1726/15/1/048·doi:10.1088/0964-1726/15/1/048
[14] S.Nadarajah,关于Burr分布的特征函数,统计学。46(2012),第419-428页。10.网址:10.1080/02331888.2010.513442·Zbl 1314.62138号
[15] P.F.Paranaíba、E.M.M.Ortega、R.R.Pescim和G.M.Cordeiro,应用于寿命数据的β-Bur-XII分布,计算。统计数据分析。55(2011年),第1118-1136页。doi:10.1016/j.csda.2010.09.009·Zbl 1284.62108号 ·doi:10.1016/j.csda.2010.09.009
[16] J.G.Simonato,约翰逊分布在风险价值和预期短缺计算中的性能,J.Derivat。19(2011),第7-24页。doi:10.3905/jod.2011.19.007·doi:10.3905/jod.2011.19.007
[17] P.R.塔迪卡马拉,毛刺及相关分布《国际统计年鉴》第48版(1980年),第337-344页。doi:10.2307/1402945·Zbl 0468.62013年 ·doi:10.2307/1402945
[18] E.J.C.G.范登·奥德,MULTILOG中约翰逊曲线总体分布的估计《应用心理测量》。29(2005),第45-64页。doi:10.1177/0146621604269791·doi:10.1177/0146621604269791
[19] W.N.Venables和B.D.Ripley,密度估算《现代应用统计学与S》,第4版,施普林格出版社,纽约,2002年·Zbl 1006.62003号
[20] S.Wold,数据分析中的样条函数技术计量学。16(1974年),第1-11页。doi:10.1080/00401706.1974.10489142·Zbl 0285.65010号
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