Table des matières:
- À quoi sert la distribution log-normale ?
- Qu'est-ce que la distribution log-normale mesure ?
- Comment déterminer si une distribution est log-normale ?
- Qu'est-ce qui cause la distribution log-normale ?
Vidéo: Quand la distribution log-normale est-elle utilisée ?
2024 Auteur: Fiona Howard | [email protected]. Dernière modifié: 2024-01-10 06:37
La distribution log-normale joue un rôle important dans la conception probabiliste, car les valeurs négatives des phénomènes d'ingénierie sont parfois physiquement impossibles. Les utilisations typiques de la distribution log-normale se trouvent dans les descriptions de défaillance par fatigue, taux de défaillance et autres phénomènes impliquant une large gamme de données
À quoi sert la distribution log-normale ?
La distribution log-normale est utilisée pour décrire les variables de charge, tandis que la distribution normale est utilisée pour décrire les variables de résistance. Cependant, une variable connue pour ne jamais prendre de valeurs négatives se voit normalement attribuer une distribution log-normale plutôt qu'une distribution normale.
Qu'est-ce que la distribution log-normale mesure ?
Une distribution log-normale (log-normale ou G alton) est une distribution de probabilité avec un logarithme distribué normalement … Distributions asymétriques avec des valeurs moyennes faibles, une grande variance et des valeurs entièrement positives correspondent souvent à ce type de distribution. Les valeurs doivent être positives car log(x) n'existe que pour les valeurs positives de x.
Comment déterminer si une distribution est log-normale ?
où σ est le paramètre de forme (et est l'écart type du log de la distribution), θ est le paramètre de localisation et m est le paramètre d'échelle (et est également la médiane de la distribution). Si x=θ, alors f(x)=0 Le cas où θ=0 et m=1 est appelé distribution log-normale standard.
Qu'est-ce qui cause la distribution log-normale ?
Les distributions log-normales surviennent souvent lorsqu'il y a une moyenne faible avec une grande variance, et lorsque les valeurs ne peuvent pas être inférieures à zéro. La distribution des valeurs brutes est donc biaisée, avec une queue étendue similaire à la queue observée dans les systèmes sans échelle et à grande échelle.
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