Каково Распределение Lognormal?
Распределение Lognormal - термин, использованный в теории вероятности и связанной математике. Это обращается к распределению вероятности переменной с обычно распределяемым логарифмом. Это иногда также называют распределением Galton.
нормальное распределение для переменной также называют Гауссовским распределением. Это - хороший индикатор вероятности, которая использует группу результатов вокруг скупого среднего числа. Идеи как Bell curve І также основаны на нормальном распределении, и используются во многих различных видах статистических исследований.
lognormal распределение, как говорят, полезен для многих независимых переменных с положительными ценностями. Этот вид вычисления полезен, например, в финансовых моделях, где переменные должны быть умножены или по экспоненте спроектированы, или в научных исследованиях включая изменяющиеся условия.
исследование lognormal распределения может использовать и скупые и средние средние числа. Это может также быть связано с функциями как функция плотности вероятности, которая стремится проанализировать ее формирование, и совокупную функцию распределения. Статистики, использующие эти виды теорий вероятности, используют в своих интересах разнообразные уравнения, чтобы узнать больше о том, что означают эти проектирования.
Хотя нормальное распределение приписано Карлу Фридриху Гуассу, немецкому ученому, который был активен во многих научных областях, историки фактически приписывают Абрахаму де Муавру invention І этой техники. Де Муавр, французский математик, был современником Исаака Ньютона, который был известен его вкладами в тригонометрию и другие типы математики. История математики показывает, как будущие инженеры и математики основывались на новаторских усилиях этих ранних мыслителей, чтобы применить их работу к различному использованию.
Теперь, эксперты по отрасли сообщают, что lognormal распределение часто полезно для моделирования потенциального отказа физической единицы под грузами напряжения. Инженеры используют lognormal распределение, так же как другой популярный метод под названием распределение Weibull, чтобы оценить вероятности отказа. Эти два вида инструментов вероятности иногда включаются в отраслевое программное обеспечение для прогнозирующего моделирования.
Распределение Lognormal также полезно в других исследованиях что некоторое требование, биологическое или органическое. Например, ученые показали, что разводнение одного ликвидного актива в другого имеет тенденцию следовать за lognormal образцами распределения. Те же самые образцы очевидны на других органических событиях, таких как исчезновение источника света. Это делает lognormal распределение ценным в исследованиях человеческий и экологический риск assessment І и другое подобное преследование, согласно опытным исследователям, которые используют lognormal распределения экстенсивно.