Distribució lambda de Tukey

Infotaula distribució de probabilitatDistribució lambda de Tukey
Funció de densitat de probabilitat
Gràfics de densitat de probabilitat de distribucions lambda de Tukey
Tipusdistribució de probabilitat contínua, distribució de probabilitat simètrica i distribució univariant Modifica el valor a Wikidata
NotacióTukey(λ)
ParàmetresλRparàmetre de forma
Suportx ∈ [−1/λ, 1/λ] per a λ > 0,
xR per a λ ≤ 0
fdp ( Q ( p ; λ ) , q ( p ; λ ) 1 ) , 0 p 1 {\displaystyle (Q(p;\lambda ),q(p;\lambda )^{-1}),\,0\leq \,p\,\leq \,1}
FD ( e x + 1 ) 1 , λ = 0 {\displaystyle (e^{-x}+1)^{-1},\,\,\lambda \,=\,0\,} (cas especial)
( Q ( p ; λ ) , p ) , 0 p 1 {\displaystyle (Q(p;\lambda ),p),\,0\leq \,p\,\leq \,1\,} (cas general)
Esperança matemàtica 0 , λ > 1 {\displaystyle 0,\,\,\lambda >-1}
Mediana0
Moda0
Variància 2 λ 2 ( 1 1 + 2 λ Γ ( λ + 1 ) 2 Γ ( 2 λ + 2 ) ) , λ > 1 / 2 {\displaystyle {\frac {2}{\lambda ^{2}}}{\bigg (}{\frac {1}{1+2\lambda }}-{\frac {\Gamma (\lambda +1)^{2}}{\Gamma (2\lambda +2)}}{\bigg )},\,\,\lambda >-1/2}
π 2 3 , λ = 0 {\displaystyle {\frac {\pi ^{2}}{3}},\,\,\lambda \,=\,0}
Coeficient de simetria 0 , λ > 1 / 3 {\displaystyle 0,\,\,\lambda >-1/3}
Curtosi ( 2 λ + 1 ) 2 2 ( 4 λ + 1 ) g 2 2 ( 3 g 2 2 4 g 1 g 3 + g 4 ) g 4 ( g 1 2 g 2 ) 2 3 , {\displaystyle {\frac {(2\lambda +1)^{2}}{2(4\lambda +1)}}\,{\frac {g_{2}^{2}{\big (}3g_{2}^{2}-4g_{1}g_{3}+g_{4}{\big )}}{g_{4}{\big (}g_{1}^{2}-g_{2}{\big )}^{2}}}\,-\,3,}
1.2 , λ = 0 , {\displaystyle 1.2,\,\,\lambda \,=\,0,}
on g k = Γ ( k λ + 1 ) i λ > 1 / 4. {\displaystyle {\text{on}}\,g_{k}\,=\,\Gamma (k\lambda +1)\,{\text{i}}\,\lambda \,>\,-1/4.}
Entropia h ( λ ) = 0 1 log ( q ( p ; λ ) ) d p {\displaystyle h(\lambda )=\int _{0}^{1}\log(q(p;\lambda ))\,dp} [1]
FC ϕ ( t ; λ ) = 0 1 exp ( i t Q ( p ; λ ) ) d p {\displaystyle \phi (t;\lambda )=\int _{0}^{1}\exp(\,it\,Q(p;\lambda ))\,dp}

La distribució lambda de Tukey és una distribució de probabilitat contínua i simètrica definida en termes de la seva funció quantil. Formalitzada inicialment per John Tukey, habitualment s'utilitza per identificar una distribució adequada i no s'utilitza directament en models estadístics.[2]

La distribució lambda de Tukey té un únic paràmetre de forma, λ, i com passa amb altres distribucions de probabilitat, es pot transformar amb un paràmetre d'ubicació, μ, i un paràmetre d'escala, σ. Com que la forma general de la distribució de probabilitat es pot expressar en termes de la distribució estàndard, es donen les fórmules següents per a la forma estàndard de la funció.[3]

Per a la forma estàndard de la distribució lambda de Tukey, la funció quantil,   Q ( p )   , {\displaystyle ~Q(p)~,} (és a dir, la funció inversa a la funció de distribució acumulada) i la funció de densitat quantil (   q = d Q / d p   {\displaystyle ~q=\operatorname {d} Q/\operatorname {d} p~} són [4]

Q ( p ; λ )   =   { 1 λ [ p λ ( 1 p ) λ ]   , si  λ 0   , log ( p 1 p )   , si  λ = 0   . {\displaystyle Q\left(p;\lambda \right)~=~{\begin{cases}{\frac {1}{\lambda }}\left[p^{\lambda }-(1-p)^{\lambda }\right]~,&{\mbox{si }}\lambda \neq 0~,\\\log({\frac {p}{1-p}})~,&{\mbox{si }}\lambda =0~.\end{cases}}}

q ( p ; λ )   =   d Q / d p   =   p ( λ 1 ) + ( 1 p ) ( λ 1 )   . {\displaystyle q\left(p;\lambda \right)~=~\operatorname {d} Q/\operatorname {d} p~=~p^{(\lambda -1)}+\left(1-p\right)^{(\lambda -1)}~.}

Per a la majoria dels valors del paràmetre de forma, λ, la funció de densitat de probabilitat (PDF) i la funció de distribució acumulada (CDF) s'han de calcular numèricament. La distribució lambda de Tukey té una forma simple i tancada per al CDF i/o PDF només per a uns quants valors excepcionals del paràmetre de forma, per exemple: λ {2, 1,1/2, 0} (vegeu la distribució uniforme [cas λ = 1] i la distribució logística [cas λ = 0]).[5]

Tanmateix, per a qualsevol valor de λ tant el CDF com el PDF es poden tabular per a qualsevol nombre de probabilitats acumulades, p, utilitzant la funció quantil Q per calcular el valor x, per a cada probabilitat acumulada p, amb la densitat de probabilitat donada per1/q, el recíproc de la funció de densitat quantil. Com és el cas habitual de les distribucions estadístiques, la distribució lambda de Tukey es pot utilitzar fàcilment buscant valors en una taula preparada.

Referències

  1. Vasicek, Oldrich «A Test for Normality Based on Sample Entropy» (en anglès). Journal of the Royal Statistical Society, Series B, 38(1), 1976, pàg. 54–59.
  2. «1.3.6.6.15. Tukey-Lambda Distribution» (en anglès). https://www.itl.nist.gov.+[Consulta: 19 març 2023].
  3. «Python - Tukey-Lambda Distribution in Statistics» (en anglès). https://www.geeksforgeeks.org/,+30-12-2019.+[Consulta: 19 març 2023].
  4. «Tukey-Lambda Distribution — SciPy v1.10.1 Manual» (en anglès). https://docs.scipy.org.+[Consulta: 19 març 2023].
  5. «Tukey lambda distribution - Alchetron, the free social encyclopedia» (en anglès). https://alchetron.com/,+18-08-2017.+[Consulta: 19 març 2023].
  • Vegeu aquesta plantilla
Distribucions discretes
amb suport finit
Distribucions discretes
amb suport infinit
Distribucions contínues
suportades sobre un interval acotat
Distribucions contínues
suportades sobre un interval semi-infinit
Distribucions contínues
suportades en tota la recta real
Distribucions contínues
amb el suport de varis tipus
Barreja de distribució variable-contínua
Distribució conjunta
Discreta
Ewens
Multinomial
Multinomial de Dirichlet
Multinomial negativa
Contínua
Dirichlet
Dirichlet generalitzada
Estable multivariant
Gamma normal
Gamma normal inversa
Normal multivariable
t multivariable
Matriu de valor
Matriu gamma
Matriu gamma inversa
Matriu normal
Normal de Wishart
Normal de Wishart inversa
t matriu
Wishart
Wishart inversa
Direccionals
Univariada (circular)
Asimètrica de Laplace envoltada
Cauchy envoltada
Exponencial envoltada
Lévy envoltada
Normal envoltada
Circular uniforme
Univariada de von Mises
Bivariada (esfèrica)
Kent
Bivariada (toroidal)
Bivariada de von Mises
Multivariada
von Mises-Fisher
Bingham
Degenerada i singular
Degenerada
Delta de Dirac
Singular
Cantor
Famílies