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1)  exponential-power tail distribution
指数-幂尾型分布
1.
The risk model has been studied in which the individual claim size obeys exponential-power tail distribution and the numbers of claim is a renewal process with an interval time distributed in ED~* class.
本文研究了一类风险模型,其个体索赔额服从指数-幂尾型分布,索赔次数过程为一更新过程,其更新时间间隔服从指数族分布;给出了这类模型在有限时间内破产概率的渐近性质;并讨论了在破产发生后的特征。
2)  power exponent distribution
幂指数分布
3)  exponential power distribution
指数幂分布
1.
At the same time, a method to fit the height deviation sample with fixed intervals based on exponential power distribution and Gaussian-double exponential distribution is presented to capture the high-peak and fat-tail characteristic of the height deviation sample, and then the fitting goodness is analyzed accordingly by a likelihood ratio test.
针对高度保持偏差样本分布尖峰厚尾的特征,提出了基于指数幂分布和高斯-双指数混合分布拟合区间化的高度保持偏差数据的方法,并利用似然比检验法检验两类分布的拟合优度。
4)  power-law exponent
幂律尾指数
1.
The detection and attribution of the abrupt change of precipitation in China based on the power-law exponent;
利用幂律尾指数的中国降水突变检测与归因
2.
Analysis of the spatio-temporal characteristics of precipitation of China based on the power-law exponent;
基于幂律尾指数研究中国降水的时空演变特征
5)  truncated exponential distribution
截尾指数分布
1.
The two claim number processes and are independent counting processes,and the two claims and are subject to the truncated exponential distribution.
这两类险种的理赔次数过程N1(t)和N2(t)是相互独立的计数过程,且其理赔额序列Xi和Yi均服从截尾指数分布,则利用到达时间分布可得到该保险公司随时间变化两类险种的平均理赔额。
6)  dispersion indices
分布型指数
1.
This paper reviews the research methods of spatial pattern of insect population based on the analysis of four main entries of the research methods, which are probability model, dispersion indices, regression model and geostatistical model.
本文分别从概率分布模型拟合法 (频次检验法 )、分布型指数法、回归模型法及地学统计法 ( Geostatistics) 4个方面对昆虫种群空间格局的研究方法进行了评述 ,比较了不同方法的优缺点 ,从而有利于这些方法的进一步应用。
补充资料:分布型指数法


分布型指数法
methods of distribution pattern index

分布型指数法(methods of distributionPattern index)依据对某一种群抽样调查中所得的3个重要分布信息(均数、方差和样本数)之间的关系,判别此种群个体间的扩散或聚集程度,从而确定其分布型的一种方法。常用的分布型指数有扩散系数、k值法、扩散型指数、泰勒指数、平均拥挤度和P指数等6类。 扩散系数(C)是方差与均数的比值,用以检验种群扩散是否属于随机型的一个系数。其公式为:C=二兰 X习(x,一了)”式中亩为平均虫数; X(儿一1)护为方差;”为抽样数。若种群的扩散完全是随机的,则C应是符合均数为1.方差为2州(”一1)2的正态分布。应用时,应统计出C=1的概率为95%的置信区间为:z士2了2侧(,一1)“当”>100时,宜用 l土2了2/(”一1)式中n为抽样数。如实际估算的C值落入上式范围内,则为随机分布;C大于此范围时,为聚集分布。先调查统计种群密度不同的若干田块,检验C与种群密度的关系。如发现C与种群密度相关,则不宜用此法。 扩散系数也可用尹检验是否呈随机分布型:52(n一1) XID的分布与自由度为(”一1)的x“分布相似。故若计算所得石(姑.05.时,为随机分布;ID>戏.。。时,则为聚集分布。 k值法这卜‘类包括k值、偏指数、种群群集均数(人)3种,用以估计种群的聚集度。①k值即负二项分布概率通式中的参数k:X2(52一万)k值愈小,表示聚集程度愈大;如k oco,则分布趋于泊松分布。k值与种群密度无关,但与取样单位大小有关,故只能对相同大小的取样单位进行比较。②Q指数是k值的倒数,可作为k值的补充:z一介 一一 Q若公=O,为随机分布(泊松分布);公>O为聚集分布;QI时,属聚集分布:寿1,样方小于个体群面积;p值显著下降,样方大于个体群面积。在二者的转折点处(如图上的箭头),所对应的样方单位大小,即可表示个体群的面积(见图)。方卜左样.确样2—不丽丽而不兹松散群体密集群体 样方松散群体样方大小和p值关系图(据TRE.50吐hwood)52二口耐经对数代换后,可呈直线回归: 1952二lga+blg从式中口表示抽样因素,狈吐为聚集特征指数。当妇0,趋向于均匀分布;b一1,为随机分布;卜今二,则高度聚集。 习‘均拥挤度(扁)这一类包括平均拥挤度和聚集指数两种。
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参考词条