x

هدف البحث

بحث في العناوين

بحث في المحتوى

بحث في اسماء الكتب

بحث في اسماء المؤلفين

اختر القسم

القرآن الكريم
الفقه واصوله
العقائد الاسلامية
سيرة الرسول وآله
علم الرجال والحديث
الأخلاق والأدعية
اللغة العربية وعلومها
الأدب العربي
الأسرة والمجتمع
التاريخ
الجغرافية
الادارة والاقتصاد
القانون
الزراعة
علم الفيزياء
علم الكيمياء
علم الأحياء
الرياضيات
الهندسة المدنية
الأعلام
اللغة الأنكليزية

موافق

تاريخ الرياضيات

الاعداد و نظريتها

تاريخ التحليل

تار يخ الجبر

الهندسة و التبلوجي

الرياضيات في الحضارات المختلفة

العربية

اليونانية

البابلية

الصينية

المايا

المصرية

الهندية

الرياضيات المتقطعة

المنطق

اسس الرياضيات

فلسفة الرياضيات

مواضيع عامة في المنطق

الجبر

الجبر الخطي

الجبر المجرد

الجبر البولياني

مواضيع عامة في الجبر

الضبابية

نظرية المجموعات

نظرية الزمر

نظرية الحلقات والحقول

نظرية الاعداد

نظرية الفئات

حساب المتجهات

المتتاليات-المتسلسلات

المصفوفات و نظريتها

المثلثات

الهندسة

الهندسة المستوية

الهندسة غير المستوية

مواضيع عامة في الهندسة

التفاضل و التكامل

المعادلات التفاضلية و التكاملية

معادلات تفاضلية

معادلات تكاملية

مواضيع عامة في المعادلات

التحليل

التحليل العددي

التحليل العقدي

التحليل الدالي

مواضيع عامة في التحليل

التحليل الحقيقي

التبلوجيا

نظرية الالعاب

الاحتمالات و الاحصاء

نظرية التحكم

بحوث العمليات

نظرية الكم

الشفرات

الرياضيات التطبيقية

نظريات ومبرهنات

علماء الرياضيات

500AD

500-1499

1000to1499

1500to1599

1600to1649

1650to1699

1700to1749

1750to1779

1780to1799

1800to1819

1820to1829

1830to1839

1840to1849

1850to1859

1860to1864

1865to1869

1870to1874

1875to1879

1880to1884

1885to1889

1890to1894

1895to1899

1900to1904

1905to1909

1910to1914

1915to1919

1920to1924

1925to1929

1930to1939

1940to the present

علماء الرياضيات

الرياضيات في العلوم الاخرى

بحوث و اطاريح جامعية

هل تعلم

طرائق التدريس

الرياضيات العامة

نظرية البيان

Gumbel Distribution

المؤلف:  Gumbel, E. J.

المصدر:  "Multivariate Extremal Distributions." Bull. Inst. Internat. de Statistique 37

الجزء والصفحة:  ...

6-4-2021

1598

Gumbel Distribution

There are essentially three types of Fisher-Tippett extreme value distributions. The most common is the type I distribution, which are sometimes referred to as Gumbel types or just Gumbel distributions. These are distributions of an extreme order statistic for a distribution of N elements X_i. In this work, the term "Gumbel distribution" is used to refer to the distribution corresponding to a minimum extreme value distribution (i.e., the distribution of the minimum X^(<1>)).

The Gumbel distribution with location parameter alpha and scale parameter beta is implemented in the Wolfram Language as GumbelDistribution[alphabeta].

It has probability density function and distribution function

P(x) = 1/betaexp[(x-alpha)/beta-exp((x-alpha)/beta)]

(1)

D(x) = 1-exp[-exp((x-alpha)/beta)].

(2)

The mean, variance, skewness, and kurtosis excess are

mu = alpha-gammabeta

(3)

sigma^2 = 1/6pi^2beta^2

(4)

gamma_1 = -(12sqrt(6)zeta(3))/(pi^3)

(5)

gamma_2 = (12)/5,

(6)

where gamma is the Euler-Mascheroni constant and zeta(3) is Apéry's constant.

ExtremeValueDistribution

The distribution of X^(<1>) taken from a continuous uniform distribution over the unit interval has probability function

 P_N(x)=Nx^(N-1),

(7)

and distribution function

 D_N(x)=x^N.

(8)

The kth raw moment is given by

(9)

The first few central moments are

mu_2 = N/((N+1)^2(N+2))

(10)

mu_3 = -(2N(N-1))/((N+1)^3(N^2+5N+6))

(11)

mu_4 = (N(9N^2-3N+6))/((N+1)^4(N+2)(N+3)(N+4)).

(12)

The mean, variance, skewness, and kurtosis excess are therefore given by

mu = N/(N+1)

(13)

sigma^2 = N/((N+1)^2(N+2))

(14)

gamma_1 = -(2(N-1))/(N+3)sqrt((N+2)/N)

(15)

gamma_2 = (6(N^3-N^2-6N+2))/(N(N+3)(N+4)).

(16)

If X_i are instead taken from a standard normal distribution, then the corresponding cumulative distribution is

F(x) = 1/(sqrt(2pi))int_(-infty)^xe^(-t^2/2)dt

(17)

= 1/2+Phi(x),

(18)

where Phi(x) is the normal distribution function. The probability distribution of X^(<1>) is then

P(M_n<x) = [F(x)]^n

(19)

= n/(sqrt(2pi))int_(-infty)^x[F(t)]^(n-1)e^(-t^2/2)dt.

(20)

The mean mu(n) and variance sigma^2(n) are expressible in closed form for small n,

mu(1) = 0

(21)

mu(2) = 1/(sqrt(pi))

(22)

mu(3) = 3/(2sqrt(pi))

(23)

mu(4) = 3/(2sqrt(pi))[1+2/pisin^(-1)(1/3)]

(24)

mu(5) = 5/(4sqrt(pi))[1+6/pisin^(-1)(1/3)]

(25)

and

sigma^2(1) = 1

(26)

sigma^2(2) = 1-1/pi

(27)

sigma^2(3) = (4pi-9+2sqrt(3))/(4pi)

(28)

sigma^2(4) = 1+(sqrt(3))/pi-mu^2(4)

(29)

sigma^2(5) = 1+(5sqrt(3))/(4pi)+(5sqrt(3))/(2pi^2)sin^(-1)(1/4)-mu^2(5).

(30)

No exact expression is known for mu(6) or sigma^2(6), but there is an equation connecting them

 mu^2(6)+sigma^2(6)=1+(5sqrt(3))/(4pi)+(15sqrt(3))/(2pi^2)sin^(-1)(1/4).

(31)


REFERENCES:

Gumbel, E. J. "Multivariate Extremal Distributions." Bull. Inst. Internat. de Statistique 37, 471-475, 1960a.

Gumbel, E. J. "Distributions del valeurs extremes en plusieurs dimensions." Publ. l'Inst. de Statistique, Paris 9, 171-173, 1960b.

Gumbel, E. J. "Bivariate Logistic Distributions." J. Amer. Stat. Assoc. 56, 335-349, 1961.

Gumbel, E. J. and Mustafi, C. K. "Some Analytical Properties of Bivariate Extreme Distributions." J. Amer. Stat. Assoc. 62, 569-588, 1967.

Johnson, N.; Kotz, S.; and Balakrishnan, N. Continuous Univariate Distributions, Vol. 2, 2nd ed. New York: Wiley, 1995.

 شعار المرجع الالكتروني للمعلوماتية




البريد الألكتروني :
info@almerja.com
الدعم الفني :
9647733339172+