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康托尔分布
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{{Probability distribution | name = 康托爾 | type = 質量<!-- not technically correct; added only so template pmf entry would parse correctly; used "mass" rather than "density" since cdf plot suggests it *might* have a pmf --> | cdf_image =[[File:CantorEscalier-2.svg|325px|Cumulative distribution function for the Cantor distribution]]| | parameters = 無 | support = [[康托爾集]] | pdf = 無 | cdf = [[康托爾函數]] | mean = 1/2 | median = 在 [1/3, 2/3] 間的任何數 | mode = n/a | variance = 1/8 | skewness = 0 | kurtosis = −8/5 | entropy = | mgf = <math>e^{t/2} \prod_{k=1}^\infty \cosh\left(\frac{t}{3^k}\right)</math> | char = <math>e^{it/2} \prod_{k=1}^\infty \cos\left(\frac{t}{3^k}\right)</math> }} '''康托尔分布'''是一种[[累积分布函数]]是[[康托尔函数]]的[[概率分布]]。 该分布即没有[[概率密度函数]],也没有[[概率质量函数]],因为虽然其累积分布函数是一个[[连续函数]],但其分布在[[勒贝格测度]]意义下既不是[[绝对连续]]的,也没有任何点质量。 因此它既不离散的概率分布,也不是一个绝对连续的概率分布,同时不是这两个混合的概率分布。相反,它是一个[[奇异分布]]的例子。 其累积分布函数是处处连续的,但也几乎处处水平,所以有时被称为魔鬼的楼梯,虽然这个用语有更广泛的意义。 == 特征 == 康托尔分布的基础是[[康托尔集|康托集]],本身是多个可数无限集的交: : <math> \begin{align} C_0 = {} & [0,1] \\[8pt] C_1 = {} & [0,1/3]\cup[2/3,1] \\[8pt] C_2 = {} & [0,1/9]\cup[2/9,1/3]\cup[2/3,7/9]\cup[8/9,1] \\[8pt] C_3 = {} & [0,1/27]\cup[2/27,1/9]\cup[2/9,7/27]\cup[8/27,1/3]\cup \\[4pt] {} & [2/3,19/27]\cup[20/27,7/9]\cup[8/9,25/27]\cup[26/27,1] \\[8pt] C_4 = {} & [0,1/81]\cup[2/81,1/27]\cup[2/27,7/81]\cup[8/81,1/9]\cup[2/9,19/81]\cup[20/81,7/27]\cup \\[4pt] & [8/27,25/81]\cup[26/81,1/3]\cup[2/3,55/81]\cup[56/81,19/27]\cup[20/27,61/81]\cup \\[4pt] & [62/81,21/27]\cup[8/9,73/81]\cup[74/81,25/27]\cup[26/27,79/81]\cup[80/81,1] \\[8pt] C_5 = {} & \cdots \end{align} </math> 康托尔分布对任何 ''C''<sub>''t''</sub> (''t'' ∈ { 0, 1, 2, 3, ... }) 中 2<sup>''t''</sup> 个包含康托尔分布随机变量的特定区间,都有独特的概率 2<sup>-''t''</sup>. == 矩 == 通过对称性很容易看出,具有这样分布的一个[[随机变量]] X,其[[期望值]] E(''X'') = 1/2,且所有 X 的奇数阶中心矩都是 0。 [[方差]] var(''X'') 可由{{link-en|总方差定律|Law of total variance}}求得。具体操作如下:对上述集合 ''C''<sub>1</sub>,如果 ''X'' ∈ [0,1/3] 则令 Y = 0,如果 ''X'' ∈ [的2/3,1],令 Y = 1。然后有 : <math> \begin{align} \operatorname{var}(X) & = \operatorname{E}(\operatorname{var}(X\mid Y)) + \operatorname{var}(\operatorname{E}(X\mid Y)) \\ & = \frac{1}{9}\operatorname{var}(X) + \operatorname{var} \left\{ \begin{matrix} 1/6 & \mbox{with probability}\ 1/2 \\ 5/6 & \mbox{with probability}\ 1/2 \end{matrix} \right\} \\ & = \frac{1}{9}\operatorname{var}(X) + \frac{1}{9} \end{align} </math> 从而我们得到: :<math>\operatorname{var}(X)=\frac{1}{8}.</math> 任意偶数阶中心矩的封闭表达式可由:先获得偶数项[[累积量]][http://www.calpoly.edu/~kmorriso/Research/RandomWalks.pdf] {{Wayback|url=http://www.calpoly.edu/~kmorriso/Research/RandomWalks.pdf |date=20151202055102 }} :<math> \kappa_{2n} = \frac{2^{2n-1} (2^{2n}-1) B_{2n}} {n\, (3^{2n}-1)}, \,\! </math> 其中 ''B''<sub>2''n''</sub> 是 第2''n ''个 [[伯努利数]],然后用该累积量的方程作为矩的表达。 == 参考文献 == * {{Cite book|title=Geometry of Fractal Sets|last=Falconer|first=K. J.|publisher=Cambridge Univ Press|year=1985|location=Cambridge & New York}} * {{Cite book|title=Real and Abstract Analysis|url=https://archive.org/details/realabstractanal00hewi_0|last=Hewitt|first=E.|last2=Stromberg|first2=K.|publisher=Springer-Verlag|year=1965|location=Berlin-Heidelberg-New York}} * {{Cite news|title=Fourier Asymptotics of Cantor Type Measures at Infinity|last=Hu|first=Tian-You|work=Proc. A.M.S.|last2=Lau|first2=Ka Sing|year=2002|issue=9|volume=130|pages=2711–2717}} * {{Cite book|title=Probability Theory & Stochastic Processes|last=Knill|first=O.|publisher=Overseas Press|year=2006|location=India}} * {{Cite book|title=The Fractal Geometry of Nature|url=https://archive.org/details/fractalgeometryo00beno|last=Mandelbrot|first=B.|publisher=WH Freeman & Co.|year=1982|location=San Francisco, CA}} * {{cite book|title=Geometry of Sets in Euclidean Spaces|last=Mattilla|first=P.|publisher=Cambridge University Press|year=1995|location=San Francisco}} * {{cite book|title=Theory of the Integral|last=Saks|first=Stanislaw|publisher=PAN|year=1933|location=Warsaw}} (Reprinted by Dover Publications, Mineola, NY. == 外部链接 == * {{Cite web|url=http://www.calpoly.edu/~kmorriso/Research/RandomWalks.pdf|title=Random Walks with Decreasing Steps|accessdate=2007-02-16|date=1998-07-23|last=Morrison|first=Kent|publisher=Department of Mathematics, California Polytechnic State University|archive-date=2015-12-02|archive-url=https://web.archive.org/web/20151202055102/http://www.calpoly.edu/~kmorriso/Research/RandomWalks.pdf|dead-url=yes}} [[Category:连续分布]]
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