Erlang Parameters shape , rate (real) alt.: scale (real) Support PDF λ k x k − 1 e − λ x ( k − 1 ) ! {\displaystyle {\frac {\lambda ^{k}x^{k-1}e^{-\lambda x}}{(k-1)!}}} CDF γ ( k , λ x ) ( k − 1 ) ! = 1 − ∑ n = 0 k − 1 1 n ! e − λ x ( λ x ) n {\displaystyle {\frac {\gamma...
A_K2가 여기에서 Erlang 스트림으로 트위칭하고 있지만 우리 모두는 오랫동안 그것을 가지고 있었습니다.) Close라고 하면 분 데이터를 가져오고 이미 규모의 약 90-100 정도 어딘가에 Erlang 스트림을 가지고 있습니다. 그리고 모든 배포판은 이미 있어야 할 위치에 있습니다. 생각할 것이 무엇입니까-흔들 필요가 있습니다.
모두가 잠시 Close로 작업합니다. 여기에서 모든 사람들, 심지어 파푸아인들과 경쟁적인 투쟁을 하게 됩니다. 그리고 Erlang 스트림에서 - 당신은 혼자이고 심지어 잘 알려진 분위수 함수가 있는 Laplace 분포도 있습니다.
라플라스(양측 대칭 지수 ), k=1에 대한 Erlang 분포의 특별한 경우인 지수, 감마 분포는 연속 기하 및 가장 단순한 포아송 흐름의 유사체이며 Weibull 분포의 특별한 경우에는 핵심 속성 이 있습니다. 기억의. 라플라스 분포는 정규 분포를 따르지만 꼬리가 더 조밀 합니다.
Yuriy Asaulenko : A_K2가 여기에서 Erlang 스트림으로 트위칭하고 있지만 우리 모두는 오랫동안 그것을 가지고 있었습니다.) Close라고 하면 분 데이터를 가져오고 이미 규모의 약 90-100 정도 어딘가에 Erlang 스트림을 가지고 있습니다. 그리고 모든 배포판은 이미 있어야 할 위치에 있습니다. 생각할 것이 무엇입니까-흔들 필요가 있습니다.
Laplace(양측 대칭 지수), k=1에 대한 Erlang 분포의 특수한 경우인 지수, Gamma 분포는 연속 기하 및 가장 단순한 Poisson 흐름의 유사체이며 Weibull 분포의 특별한 경우에는 다음과 같은 주요 속성 이 있습니다. 기억의. 라플라스 분포는 정규 분포를 따르지만 꼬리가 더 조밀 합니다.
꼬리는 기억이 아닙니다. 메모리는 이전 증분에 대한 다음 증분의 의존성입니다.
분포는 메모리의 유무에 대한 가장 작은 정보를 전달하지 않습니다. 이를 위해서는 본질적으로 동일한 조건부 분포 또는 자기 상관 을 고려해야 합니다.
가장 간단한 예: 일련의 증분을 혼합할 수 있습니다(임의로 증분 교환). 기억은 나타나거나 사라질 수 있습니다. 분포는 변경되지 않은 상태로 유지됩니다.
고통받는 시민 여러분, Google을 손에 넣고 마침내 재료를 연구하십시오. 그리고 당신을 읽는 것은 재미있습니다.
주님!!!!!!!!!
그러나 문제가 거의 끝나가고 있습니다. 그들이 말했듯이 Finita la 코미디.
Erlang 스트림이 문제를 해결하는 열쇠임을 확신합니다.
말 그대로 이번 주 AUDCAD 견적을 확인했습니다.
1. 따옴표를 균일하게 읽는 데 도움이 되는 시간 간격이 없습니다. 적어도 M1에서는 적어도 M5에서는 중요하지 않습니다. 증분의 대칭 분포가 없으며 원격으로 정상과 유사하거나 라플라스가 없습니다. 얻을 수 없습니다, 그것이 당신이 원하는 것입니다.
2. 가장 단순한 흐름에서 300차 Erlang 흐름(M5와 같은 것)으로 전달할 때 증분에 대한 Laplace 분포가 명확하게 관찰됩니다.
더 이상 확인하지 않았습니다.
감사합니다,
슈뢰딩거의 고양이.
저것들. 지수 읽기를 제거할 수 있습니까, 아니면 여전히 기본이고 Erlang입니까?
저것들. 지수 읽기를 제거할 수 있습니까, 아니면 여전히 기본이고 Erlang입니까?
300차의 Erlang 분포 https://en.wikipedia.org/wiki/Erlang_distribution 으로 MF 생성기를 즉시 설정하고 이 시간 간격으로 눈금 따옴표를 읽을 수 있음이 밝혀졌습니다. 더 작은 주문은 무시할 수 있습니다. Laplace 분포로의 전환은 300에서만 관찰됩니다.
불행히도, 나는 Wiener와 대조되는 그러한 "라플라시안 과정"을 모릅니다. 그러나 작업을 훨씬 쉽게 만들어야 합니다.
300차의 Erlang 분포 https://en.wikipedia.org/wiki/Erlang_distribution 으로 MF 생성기를 즉시 설정하고 이 시간 간격으로 눈금 따옴표를 읽을 수 있음이 밝혀졌습니다. 더 작은 주문은 무시할 수 있습니다. Laplace 분포로의 전환은 300에서만 관찰됩니다.
불행히도, 나는 Wiener와 대조되는 그러한 "라플라시안 과정"을 모릅니다. 그러나 작업을 훨씬 쉽게 만들어야 합니다.
그리고 q-gaussian 분포도 있습니다. 여기에서 어떻게든 관련이 있을 수 있습니까? 엔트로피와 세상의 모든 것에 대한 무언가가 있습니다. 단지 거기에 이미 코드가 있다는 것뿐입니다 :)
지금까지 기사에서 아무것도 이해하지 못했습니다
모두가 잠시 Close로 작업합니다. 여기에서 모든 사람들, 심지어 파푸아인들과 경쟁적인 투쟁을 하게 됩니다. 그리고 Erlang 스트림에서 - 당신은 혼자이고 심지어 잘 알려진 분위수 함수가 있는 Laplace 분포도 있습니다.
모두가 잠시 Close로 작업합니다. 여기에서 모든 사람들, 심지어 파푸아인들과 경쟁적인 투쟁을 하게 됩니다. 그리고 Erlang 스트림에서 - 당신은 혼자이고 심지어 잘 알려진 분위수 함수가 있는 Laplace 분포도 있습니다.
네. 분포를 2-3%로 지정하십시오. 그래프에서 이러한 오류를 알아차리지도 못할 것입니다.) 여기에서는 파푸아인에 비해 이점이 없습니다.)
모두가 잠시 Close로 작업합니다. 여기에서 모든 사람들, 심지어 파푸아인들과 경쟁적인 투쟁을 하게 됩니다. 그리고 Erlang 스트림에서 - 당신은 혼자이고 심지어 잘 알려진 분위수 함수가 있는 Laplace 분포도 있습니다.
라플라스(양측 대칭 지수 ), k=1에 대한 Erlang 분포의 특별한 경우인 지수, 감마 분포는 연속 기하 및 가장 단순한 포아송 흐름의 유사체이며 Weibull 분포의 특별한 경우에는 핵심 속성 이 있습니다. 기억의. 라플라스 분포는 정규 분포를 따르지만 꼬리가 더 조밀 합니다.
A_K2가 여기에서 Erlang 스트림으로 트위칭하고 있지만 우리 모두는 오랫동안 그것을 가지고 있었습니다.) Close라고 하면 분 데이터를 가져오고 이미 규모의 약 90-100 정도 어딘가에 Erlang 스트림을 가지고 있습니다. 그리고 모든 배포판은 이미 있어야 할 위치에 있습니다. 생각할 것이 무엇입니까-흔들 필요가 있습니다.
천문 시간은 작동하지 않고 이동합니다. 이것은 작동 시간입니다.
Laplace(양측 대칭 지수), k=1에 대한 Erlang 분포의 특수한 경우인 지수, Gamma 분포는 연속 기하 및 가장 단순한 Poisson 흐름의 유사체이며 Weibull 분포의 특별한 경우에는 다음과 같은 주요 속성 이 있습니다. 기억의. 라플라스 분포는 정규 분포를 따르지만 꼬리가 더 조밀 합니다.
꼬리는 기억이 아닙니다. 메모리는 이전 증분에 대한 다음 증분의 의존성입니다.
분포는 메모리의 유무에 대한 가장 작은 정보를 전달하지 않습니다. 이를 위해서는 본질적으로 동일한 조건부 분포 또는 자기 상관 을 고려해야 합니다.
가장 간단한 예: 일련의 증분을 혼합할 수 있습니다(임의로 증분 교환). 기억은 나타나거나 사라질 수 있습니다. 분포는 변경되지 않은 상태로 유지됩니다.
고통받는 시민 여러분, Google을 손에 넣고 마침내 재료를 연구하십시오. 그리고 당신을 읽는 것은 재미있습니다.