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對數拉普拉斯分佈
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在機率論與統計學中,對數拉普拉斯分佈 (log-Laplace distribution) 是一種隨機變數的機率分佈,而該隨機變數的對數服從拉普拉斯分佈 (Laplace distribution)。若隨機變數 X 服從參數為 μ 和 b 的拉普拉斯分佈,則 Y = e<sup>X</sup> 服從對數拉普拉斯分佈。其分佈特性可從拉普拉斯分佈中推導出來。 ==特性== 一個隨機變數若服從對數拉普拉斯(μ, b)分佈,其機率密度函數為: :<math>f(x|\mu,b) = \frac{1}{2bx} \exp \left( -\frac{b} \right) </math> 當 y > 0 時,Y 的累積分佈函數為 : <math>F(y) = 0.5\,[1 + \sgn(\ln(y)-\mu)\,(1-\exp(-|\ln(y)-\mu|/b))].</math> ==推廣== 也存在基於不對稱拉普拉斯分佈的對數拉普拉斯分佈版本。根據其參數(包含不對稱性),對數拉普拉斯分佈可能具有或不具有有限的平均值與有限的變異數。 ==參考文獻== [[分類: 待校正]]
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