0
EN
1
المرجع الالكتروني للمعلوماتية

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

قم بتسجيل الدخول اولاً لكي يتسنى لك الاعجاب والتعليق.

Geometric Distribution

المؤلف:  Beyer, W. H.

المصدر:  CRC Standard Mathematical Tables, 28th ed. Boca Raton, FL: CRC Press

الجزء والصفحة:  ...

17-4-2021

2300

+

-

20

Geometric Distribution

GeometricDistribution

The geometric distribution is a discrete distribution for n=0, 1, 2, ... having probability density function

P(n) = p(1-p)^n

(1)

= pq^n,

(2)

where 0<p<1q=1-p, and distribution function is

D(n) = sum_(k=0)^(n)P(k)

(3)

= 1-q^(n+1).

(4)

The geometric distribution is the only discrete memoryless random distribution. It is a discrete analog of the exponential distribution.

Note that some authors (e.g., Beyer 1987, p. 531; Zwillinger 2003, pp. 630-631) prefer to define the distribution instead for n=1, 2, ..., while the form of the distribution given above is implemented in the Wolfram Language as GeometricDistribution[p].

P(n) is normalized, since

 sum_(n=0)^inftyP(n)=sum_(n=0)^inftyq^np=psum_(n=0)^inftyq^n=p/(1-q)=p/p=1.

(5)

The raw moments are given analytically in terms of the polylogarithm function,

= sum_(n=0)^(infty)P(n)n^k

(6)

= sum_(n=0)^(infty)p(1-p)^nn^k

(7)

= pLi_(-k)(1-p).

(8)

This gives the first few explicitly as

= (1-p)/p

(9)

= ((2-p)(1-p))/(p^2)

(10)

= ((1-p)[6+(p-6)p])/(p^3)

(11)

= ((2-p)(1-p)[12+(p-12)p])/(p^4).

(12)

The central moments are given analytically in terms of the Lerch transcendent as

mu_k = sum_(n=0)^(infty)P(n)(n-(1-p)/p)^k

(13)

= pPhi(1-p,-k,(p-1)/p).

(14)

This gives the first few explicitly as

mu_2 = (1-p)/(p^2)

(15)

= q/(p^2)

(16)

mu_3 = ((p-1)(p-2))/(p^3)

(17)

= (q(2-p))/(p^3)

(18)

mu_4 = ((p-1)(-p^2+9p-9))/(p^4),

(19)

so the mean, variance, skewness, and kurtosis excess are given by

mu = (1-p)/p

(20)

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

(21)

gamma_1 = (2-p)/(sqrt(1-p))

(22)

gamma_2 = (p^2-6p+6)/(1-p).

(23)

For the case p=1/2 (corresponding to the distribution of the number of coin tosses needed to win in the Saint Petersburg paradox) the formula (23) gives

(24)

The first few raw moments are therefore 1, 3, 13, 75, 541, .... Two times these numbers are OEIS A000629, which have exponential generating functions f(x)=-ln(2-e^x) and g(x)=e^x/(2-e^x). The mean, variance, skewness, and kurtosis excess of the case p=q=1/2 are given by

mu = 1

(25)

sigma^2 = 2

(26)

gamma_1 = 3/2sqrt(2)

(27)

gamma_2 = (13)/2.

(28)

The characteristic function is given by

 phi(t)=p/(1-(1-p)e^(it)).

(29)

The first cumulant of the geometric distribution is

 kappa_1=(1-p)/p,

(30)

and subsequent cumulants are given by the recurrence relation

 kappa_(r+1)=(p-1)(dkappa_r)/(dp).

(31)

The mean deviation of the geometric distribution is

 MD=2(1-p)^(|_1/p_|)|_1/p_|,

(32)

where |_x_| is the floor function.


REFERENCES:

Beyer, W. H. CRC Standard Mathematical Tables, 28th ed. Boca Raton, FL: CRC Press, pp. 531-532, 1987.

Sloane, N. J. A. Sequence A000629 in "The On-Line Encyclopedia of Integer Sequences."

Spiegel, M. R. Theory and Problems of Probability and Statistics. New York: McGraw-Hill, p. 118, 1992.

Zwillinger, D. (Ed.). CRC Standard Mathematical Tables and Formulae, 31st ed. Boca Raton, FL: CRC Press, pp. 630-631, 2003.

اخر الاخبار

اشترك بقناتنا على التلجرام ليصلك كل ما هو جديد