다양한 속성을 가진 분포를 참조

"이 변수 는 있고 대부분의 질량은 있고 1을 향해 계속 감소한다는 것을 알고 있습니다. 모델링을 위해 어떤 분포를 사용할 수 있습니까? "( 0 , 1 ) ( 0 , .20 $x$$(0,1)$$(0,.20)$

실제로, 나는 그것들을 알고 있기 때문에 몇 번의 동일한 분포를 반복해서 사용합니다. 대신 좀 더 체계적인 방법으로 찾아보고 싶습니다. 전문의가 이러한 배포판을 모두 개발 한 풍부한 작업에 어떻게 액세스 할 수 있습니까?

이상적으로는 속성 (지원 지역 등)으로 구성된 참조를 원하므로 특성별로 분포를 찾은 다음 pdf / cdf의 다루기 쉬움과 이론적 도출이 얼마나 밀접하게 일치하는지에 따라 각 분포에 대해 자세히 배울 수 있습니다. 내가하고있는 문제.

그러한 참조가 존재하고, 존재하지 않으면 어떻게 분포를 선택 하는가?

내가 아는 가장 포괄적 인 분포 및 속성 모음은

Johnson, Kotz, Balakrishnan : 연속 일 변량 분포 1 및 2;

Kotz, Johnson, Balakrishnan : 연속 다변량 분포;

Johnson, Kemp, Kotz : 일 변량 이산 분포;

Johnson, Kotz, Balakrishnan : 다변량 이산 분포;

이 책에는 광범위한 주제 색인이 있습니다. 모든 책은 Wiley에서 온 것입니다.

편집 : 아 네, 그리고 일 변량 분포 사이의 속성과 관계를 보여주는 멋진 포스터도 있습니다. http://www.math.wm.edu/~leemis/2008amstat.pdf 추가 관심이있을 수 있습니다.

솔직히 내가 모르는 분포가 너무 많습니다. 그러나 나는 그것들을 아는 것이 자산이 아니라고 생각합니다. 사용 방법을 알아야합니다. 어쨌든, 귀하의 질문으로 돌아가서, 나는 항상이 정보가 유용하고 유용하다는 것을 알았습니다. 그것은 확률 분포 치트 시트와 같습니다.

http://jonfwilkins.com/wp-content/uploads/2013/06/BaseImage.png

항상 새로운 책을 발명 할 수 있기 때문에 모든 책을 다룰 수있는 책은 없습니다. 그러나

Catherine Forbes 등의 통계 분포. 가장 일반적으로 사용되는 많은 배포판을 다루는 간결한 책입니다.

동안

N. Balakrishnan과 VB Nezvorov의 통계적 분포에 관한 입문서

또한 상당히 간결하지만 수학적으로 더 지향적입니다.

논문에 가장 가까운 접근 방식은 AW Kemp와 N. Balakrishnan이 계속하고 현재 John Wiley가 출판 한 NL Johnson과 S. Kotz가 시작한 시리즈입니다.

이것은 배포판에 대한 설문 조사의 전체 목록은 아니지만 지역 아마존 사이트를 인터넷 검색하면 쉽게 다른 아이디어를 얻을 수 있습니다.

Merran Evans, Nicholas Hastings, Brian Peacock-통계 자료-John Wiley and Sons

나는 두 번째 판을 가지고 있으며 배포판은 간단한 알파벳 순서로 (Beroulli에서 Wishart 중앙 배포판까지) 있습니다.

Experimentalists에 대한 통계 배포에서 손으로 책 스톡홀름 대학의 기독교 Walck으로 꽤 괜찮은 .... 그리고 무료입니다! A부터 Z까지 40 개가 넘는 분포를 다루며, 각 분포는 공식, 모멘트, 모멘트 생성 함수, 특성 함수,이 분포에서 랜덤 변량을 생성하는 방법 등으로 설명됩니다. 무료 pdf로 아주 좋습니다.

Ben Bolker의 "R의 생태 학적 모델 및 데이터" 에는 많은 공통적이고 유용한 분포의 특성과 응용에 대한 설명이 포함 된 "분포의 무료"(pp 160-181) 섹션이 있습니다.

생태학의 대학원 수준 코스 수준으로 작성되므로 비 통계학자가 액세스 할 수 있습니다. Kotz 등은 Johnson보다 밀도가 낮지 만 @Momo 의 답변 에서 언급하지만 목록이나 부록보다 실용적인 세부 정보를 제공합니다.

Panjer, Wilmot 및 Klugman의 Loss Models에는 분포 pdf, 지원 및 모수 추정에 관한 좋은 부록이 포함되어 있습니다.

이변 량 분포에 대한 연구는 자연적으로 한계 또는 조건부 분포를 형성하는 일 변량 분포에 대한 배경 지식이 없으면 완성 될 수 없습니다. Johnson 등의 두 백과 사전. (1994, 1995)는 지속적인 일 변량 분포에 대해 현재까지 가장 포괄적 인 텍스트입니다. Ord (1972)와 Hastings and Peacock (1975)의 논문은 언급 할 가치가 있으며, 후자는 밀도 그래프와 분포 사이의 다양한 관계를 나타내는 편리한 핸드북입니다. 또 다른 유용한 개요는 Patel et al. (1976); Manoukian (1986)의 3 장과 4 장은 그들 사이에 많은 분포와 관계를 제시한다. 확률 밀도 함수 (이하 pdf로 표시)의 광범위한 삽화는 Hirano et al. (1983) (105 그래프, 각각은 전형적으로 약 5 개의 곡선을 나타내고 25 개의 분포 군으로 그룹화되고 Patil et al. (1984).

이 문서는 연속 이변 량 분포에 대한 책의 0 장에서 시작 되었으며, 다양한 단 변량 분포의 특성에 대한 기초적인 소개와 기본 정보를 제공합니다. 나는 Ord (1972)를 아주 많이 읽은 것을 기억하지만, 지금은 그 이유를 기억할 수 없습니다.

Johnson, Kotz & Balakrishnan의 저서 (편집 : Nick이 언급 한 것; 원본 도서는 처음 두 저자가 쓴 것)는 아마도 가장 포괄적 인 책일 것입니다. 연속 일 변량 분포, Vols I 및 II로 시작하고 싶을 것입니다.

몇 가지 더 :

에반스, 헤이스팅스 앤 피콕, 통계 분포

Wimmer & Altmann, 일 변량 이산 확률 분포의 동의어 사전

때로는 더 전문화 된 응용 프로그램을위한 다른 책들도 많이 있습니다.