1) Mixture location-scale distribution
混合位置尺度分布
2) location-scale family
位置-尺度分布族
1.
This paper proves that mean-variance rule of Markowitz is consistent with expected utility theory and stochastic dominance when decision set is comprising by the location-scale family,so we can change the normal distribution hypothesis of mean-variance rule to the location-scale family hypothesis.
证明了当决策集为位置-尺度分布族时,期望效用理论与均值-方差准则是一致的。
3) mixture location distribution
混合位置分布族
1.
The interval estimation and hypothesis testing of component parameters in mixture location distributions are discussed when mixing proportion is known.
对混合位置分布族,当混合比已知时,提出了关于分量参数的假设检验和区间估计方法,所提出的方法基于广义枢轴模型。
4) Multiscale Mixed Distribution Models
多尺度混合分布模型
5) marginal uniform joint distribution
尺度联合分布
补充资料：变尺度法
分子式：
CAS号：
性质：变尺度法是在解无约束极值问题的梯度法基础上发展起来的，它利用递推的方法计算目标函数的二阶导数及其逆阵，减少了计算量，同时比梯度法收敛快，是目前解决无约束极值问题的最有效的算法之一。
CAS号：
性质：变尺度法是在解无约束极值问题的梯度法基础上发展起来的，它利用递推的方法计算目标函数的二阶导数及其逆阵，减少了计算量，同时比梯度法收敛快，是目前解决无约束极值问题的最有效的算法之一。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条