是否有一个通用的名稱来指代一方有界,另一方無界的分佈? 例如,對數正態分佈,其中最小值為零,最大值為+無穷大。

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  • 2019-12-5
    1 #

    我会說不,因為除了log-normal之外還有相当多的發行版有支援 在$ [0,\ infty)$上,例如$ \ chi ^ 2 $或gamma. (維基百科甚至有一个专門讨論這个標準的清單。)

    在實践中,有不同的情况,這種分佈對近似實際观察和測量的現象有用.举一个例子,在某些情况下,您可以在邊界處使用術語审查来描述观察如何在邊界之上和之下,但它们只能在某个支援內測量(当它们去的時候) 在這種支援之外,它们被記錄為在终點和/或更远處.当您的仪器無法測量邊界之外的數值時,通常会提到這一點,它只知道它在邊界處或邊界之下.對於log-normal,一个例子是$ \ log(\ text {wages})$的測量.我相信在美国人口普查中,他们以0美元的價格审查分配,尽管拥有自己的企業的人可能是負面的. (一些巨集观经济變數很好地用對數正態分佈近似,但實際微观單位的支援部分是負面的。)

    另一个例子(如提到的user41315)是截斷的分佈.截斷意味着"切斷".有時我们只观察/記錄測量值是否超出邊界.對於工資的另一个经济例子,如果您的工資高於0美元,我们只能必须提交税.因此,即使您的價格低於0美元,也不像人口普查那樣記錄0美元,您只是不会观察到工資低於0美元的个人.正如評論中所說的那樣,你可以把任何發行版重新表達為一个截斷的發行版。

    删失或截斷的描述是指如何測量資料,而不是特定的分佈.並非所有限製在$ [0,\ infty)$的度量都必须被截斷或删除.例如,我们知道的值的距离或平方不能低於$ 0 $。

  • 2019-12-5
    2 #

    根据我的经驗,似乎没有標準術語.有些人稱它们為"片面"或"片面支援".我会說"支援[正半線]",即使這很笨重。

    編輯:与Andy w的評論相關 - 如果超出某个範圍之外的值被忽略(不向观察視窗的端點添加質量),則"截斷"而不是"审查"更合適. [我没有足够的声誉直接評論你的答案].

  • 比较具有不同因變數的两个模型
  • algorithms:我如何教某人“从给定的發行版中抽樣” 很难?