Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Một tập hợp tổng quát các phân phối tần suất rời rạc với chương trình Fortran
Tóm tắt
Các nhà địa chất không quen thuộc với việc áp dụng lý thuyết xác suất cho dữ liệu rời rạc trong các lĩnh vực nghiên cứu khác thường chỉ biết đến ba phân phối tần suất lý thuyết rời rạc: phân phối Poisson, phân phối nhị phân (binomial) và phân phối nhị phân âm (negative binomial). Trong một số trường hợp, những phân phối này có thể không đủ khả năng mô tả một tập hợp dữ liệu thực nghiệm. Các phân phối khác như Poisson có số không, loại Neyman A, logarithmic có số không, Poisson-binomial và Poisson đôi Thomas cùng với các phân phối phổ biến hơn là Poisson, nhị phân và nhị phân âm tạo thành một tập hợp con tổng quát các phân phối lý thuyết rời rạc, trong đó một cái trong số đó nên phù hợp với hầu hết bất kỳ tập dữ liệu thực nghiệm nào. Một chương trình máy tính được trình bày cho phép kiểm tra bất kỳ tổ hợp nào của các phân phối này so với dữ liệu rời rạc quan sát được.
Từ khóa
#phân phối tần suất rời rạc #lý thuyết xác suất #dữ liệu thực nghiệm #chương trình máy tính #phân phối PoissonTài liệu tham khảo
Bliss, C. I., and Fisher, R. A., 1953, Fitting the negative binomial distribution to biological data: Biometrics, v. 9, no. 2, p. 176–200.
Chakravarti, I. M., Laha, R. G., and Roy, J., 1967, Handbook of methods of applied statistics, v. 1: John Wiley & Sons, New York, 460 p.
Cohen, A. C., Jr., 1960, An extension of a truncated Poisson distribution: Biometrics, v. 16, no. 3, p. 446–450.
Douglas, J. B., 1955, Fitting the Neyman type A (two parameter) contagious distribution: Biometrics, v. 11, no. 1, p. 149–158.
Griffiths, J. C., 1967, Scientific methods in analysis of sediments: McGraw-Hill Book Company, New York, 508 p.
Harbaugh, J. W., and Bonham-Carter, G., 1970, Computer simulation in geology: John Wiley & Sons, New York, 575 p.
Katti, S. K., 1966, Interrelations among generalized distributions and their components: Biometrics, v. 22, no. 1, p. 44–52.
Lomnitz, C., 1966, Statistical prediction of earthquakes: Geophysics Rev., v. 4, p. 377–393.
McGuire, J. U., Brindley, T. A., and Bancroft, T. A., 1957, The distribution of corn borer larvaePyrausta nubilalis (HBN.), in field corn: Biometrics, v. 13, no. 1, p. 65–78.
Nielsen, K. L., 1964, Methods in numerical analysis: The MacMillan Company, New York, 408 p.
Ondrick, C. W., and Griffiths, J. C., 1969, Discrete distribution models of binomial, Poisson, and negative binomial: Kansas Geol. Survey Computer Contr. 35, 20 p.
Peizer, D. B., and Pratt, J. W., 1968, A normal approximation for binomial, F, beta and other common, related tail probabilities, I: Jour. Am. Stat. Assoc., v. 63, p. 1416–1456.
Pincus, H. J., 1953, The analysis of aggregates of orientation data in the earth sciences: Jour. Geology, v. 61, no. 6, p. 482–509.
Pratt, J. W., 1968, A normal approximation for binomial, F, beta, and other common, related tail probabilities, II: Jour. Am. Stat. Assoc., v. 63, p. 1457–1483.
Shaw, A. B., 1964, Time in stratigraphy: McGraw-Hill Book Co., New York, 365 p.
Shenton, L. R., 1949, On the efficiency of the method of moments and Neyman's type A distribution: Biometrika, v. 36, p. 450–454.
Steel, R. G., and Torrie, J. H., 1960, Principles and procedures of statistics: McGraw-Hill Book Company, New York, p. 395–397.
Thomas, Marjorie, 1949, A generalization of Poisson's binomial limit for use in ecology: Biometrika, v. 36, p. 18–25.