首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

对数正态分布中位剩余寿命的确定

对数正态分布是指随机变量的对数服从正态分布的概率分布。在寿命研究中,对数正态分布常用来描述一些具有非负取值的随机变量,如生物学中的生物寿命、电子元件的寿命等。

对数正态分布的概率密度函数为:

f(x) = 1 / (x * σ * √(2π)) * exp(-(ln(x) - μ)² / (2σ²))

其中,x代表随机变量的取值,μ为对数正态分布的均值,σ为对数正态分布的标准差。

对数正态分布的中位剩余寿命是指在给定随机变量值大于某个特定值时,该随机变量的剩余寿命达到中位数的概率。中位数是指将数据按大小排列后,处于中间位置的数值。

确定对数正态分布中位剩余寿命的方法可以通过计算概率密度函数的积分来得到。具体而言,可以通过以下步骤来确定中位剩余寿命:

  1. 根据给定的对数正态分布的参数μ和σ,计算出概率密度函数f(x)。
  2. 计算概率密度函数f(x)在某个特定值x上的积分,得到随机变量大于该特定值的累积概率P。
  3. 将累积概率P除以2,得到随机变量的中位数所对应的累积概率p。即p = P / 2。
  4. 通过求解方程p = ∫[x,∞] f(x) dx,得到随机变量的中位剩余寿命。

对数正态分布在实际应用中具有广泛的应用场景,包括但不限于金融风险评估、医学研究、可靠性分析等领域。在云计算领域,对数正态分布可以用来建模和预测各种云计算资源(如服务器的寿命、网络的延迟等)的寿命和性能。

腾讯云提供了一系列与云计算相关的产品,例如云服务器、云数据库、云存储等。这些产品可以帮助用户在云端部署、管理和扩展各种应用和服务。具体可以参考腾讯云的官方网站以了解更多详细信息:

请注意,以上回答仅供参考,具体的答案可能会根据实际情况和需求有所不同。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

​常用的连续概率分布汇总

在数学中,连续型随机变量的概率密度函数(在不至于混淆时可以简称为密度函数)是一个描述这个随机变量的输出值,在某个确定的取值点附近的可能性的函数。...如果log(x)是正态分布,x是对数正态分布 指数分布 在概率理论和统计学中,指数分布(也称为负指数分布)是描述泊松过程中的事件之间的时间的概率分布,即事件以恒定平均速率连续且独立地发生的过程。...比如:包括生存分析(设备/机器的预期寿命),以及指定时间段内的指定数量的默认值。在金融领域,它常被用来衡量金融资产组合下一次违约的可能性。...即,如果T是某一元件的寿命,已知元件使用了t小时,它总共使用至少s+t小时的条件概率,与从开始使用时算起它使用至少s小时的概率相等。在连续概率分布中,只有指数随机变量具有这种性质。...由于它可以利用概率值很容易地推断出它的分布参数,被广泛应用于各种寿命试验的数据处理。 作者:Junlin Liu

1.8K30

你的电池再充几次电就报废?机器学习帮你预测电池寿命

电池寿命的确定,是移动硬件发展的重要一环,但是由于电池电化学反应的不确定性以及不同的使用环境和习惯,电池寿命变成了一门玄学。 不过柏林的三位小伙伴,利用Tensorflow,在原有的预测体系基础上。...更近一步,完成了电池的全寿命预测。 捋清数据 研究者在原始模型中,统计了124块锂电池的充放电循环次数中的数据作为寿命指标。...但是这个过程中的数据不仅只是记数,过程中输入的连贯充电循环可以作为窗口,每个窗口有一个“当前循环数”和“剩余循环次数”。除此之外,每个窗口有一个目标值,这个目标值以最后循环的特征值为准。...研究者利用Keras functional API作为构建模型的工具,对数组数据和标量数据分开导入。 对于数组数据,他们将其与窗口的特征数据,例如窗口大小,长度,特征值数量相结合,形成三维矩阵。...由于准确预测结果要求“当前循环”和“剩余循环数”都要大于零(电池都用废了你预测出来结果那是马后炮)。研究者使用了ReLU作为输出层的启动机制,这可以降低训练过程中模型的搜索范围,节约时间。

61410
  • Task3:常见分布与假设检验

    思维导图 单样本T检验 目的:利用来自某总体的样本数据,推断该总体的均值是否能与制定的检验值之间存在显著的差异 要求:样本来自的总体服从正态分布 步骤: 1、提出原假设:总体均值与检验值之间不存在显著差异...,推测两个总体的均值是否存在显著差异 要求: 1)两组数据互相独立互不相干 2)两组样本来自的总体符合正态分布 3)方差齐性,即两组样本的方差没有显著性差异 步骤: 1、提出T检验原假设...两总体均值有显著性差异 2.选择检验统计量 4、T 检验结果 P<0.05,接受备择假设,两总体均值有显著性差异 T 检验结果 P>0.05,接受原假设,两总体均值不存在显著性差异 方差分析 研究分类型自变量对数值型因变量的影响...实际就是多个样本的均值比较 注意:数据必须是两列数值数据(分类型数值、度量值) 步骤: F检验 原假设:三个品牌寿命方差没有显著差异 备择假设:三个品牌寿命方差有显著差异 注意...:F检验结果中显著性>0.05才算方差齐 ANOVA检验结果 原假设:三个品牌电池寿命的均值相等(三个品牌电池寿命方差没有显著差异) 备择假设:三个品牌电池寿命的均值不全相等(三个品牌电池寿命方差有显著差异

    43210

    R语言通过伽玛与对数正态分布假设下的广义线性模型对大额索赔进行评估预测

    以下 是我们将使用的数据集, 通常用来模拟成本的族是Gamma分布或逆高斯分布或对数正态分布(它不在指数族中,但是可以假设成本的对数可以用高斯分布建模)。...在这里仅考虑一个协变量,例如汽车的寿命,以及两个不同的模型:一个Gamma模型和一个对数正态模型。...对于对数正态分布,应该记住对数正态分布的期望值不是基础高斯分布的指数。...实际上,如果我使用完整的数据集,则回归如下: 即,具有对数正态分布的平均成本随着汽车的使用年限而降低,而随着Gamma模型的增长而增加。...我们可以进行3组回归,并根据汽车的寿命进行平滑回归。

    36520

    R语言通过伽玛与对数正态分布假设下的广义线性模型对大额索赔进行评估预测

    以下 是我们将使用的数据集, 通常用来模拟成本的族是Gamma分布或逆高斯分布或对数正态分布(它不在指数族中,但是可以假设成本的对数可以用高斯分布建模)。...在这里仅考虑一个协变量,例如汽车的寿命,以及两个不同的模型:一个Gamma模型和一个对数正态模型。...对于对数正态分布,应该记住对数正态分布的期望值不是基础高斯分布的指数。...实际上,如果我使用完整的数据集,则回归如下: 即,具有对数正态分布的平均成本随着汽车的使用年限而降低,而随着Gamma模型的增长而增加。...我们可以进行3组回归,并根据汽车的寿命进行平滑回归。

    90210

    正态分布为什么常见?

    统计学里面,正态分布(normal distribution)最常见。男女身高、寿命、血压、考试成绩、测量误差等等,都属于正态分布。 正态分布为什么常见?..."多个独立统计量的和的平均值,符合正态分布。" 上图中,随着统计量个数的增加,它们和的平均值越来越符合正态分布。...统计学家发现,如果各种因素对结果的影响不是相加,而是相乘,那么最终结果不是正态分布,而是对数正态分布(log normal distribution),即x的对数值log(x)满足正态分布。...这就是说,财富的对数值满足正态分布。...因此,财富曲线左侧的范围比较窄,右侧出现长尾。 附: 大数定理:在试验不变的条件下,重复试验多次,随机事件的频率近似于它的概率。偶然中包含着某种必然。

    55920

    一文搞定临床科研统计(下)

    正态性、方差齐性是T检验和方差分析的基本的条件,那该如何去检呢,看过上期文章的小伙们可能已经注意到,T检验和方差分析的结果中,已经有方差齐性检验的结果。...在这里,小编要提醒大家注意一下,在一般的统计分析中,想要P中,想要的是P>0.05说明方差齐或服从正态分布。...今天我们就说一下最常见的简单线性相关(Pearson积矩相关),要做线性相关就需要满足二元正态分布,所谓二元正态分布,就是要分析的两个变量必须服从正态分布,否则就要用秩相关。...寿命表法求生存时间 SPSS的操作如下: (1)依次点击:分析、生存函数、寿命表,将t选入时间框,显示时间间隔可根据自己数据生存时间选择,将y选入状态框,点击:定义事件,在单值处写1,点击继续。...(2)点击:选项,勾选寿命表、生存函数。如下图②,点击:继续。点击:确定。结果就出来了。 ? 结果如下: ?

    96920

    临床科研之SPSS白话统计(下)

    另外,当样本量足够大时(通常N>100),任意分布的数据,其样本均数的分布近似于正态分布(不是小编瞎说的,这可是有数理统计理论证明的哟)。...(4)其他都默认,点击:确定,结果就出来了。 ? 结果如下: ? 下面就开始接着上次的继续介绍统计分析方法了。...今天我们就说一下最常见的简单线性相关(Pearson积矩相关),要做线性相关就需要满足二元正态分布,所谓二元正态分布,就是要分析的两个变量必须服从正态分布,否则就要用秩相关。...寿命表法求生存时间 SPSS的操作如下: (1)依次点击:分析、生存函数、寿命表,将t选入时间框,显示时间间隔可根据自己数据生存时间选择,将y选入状态框,点击:定义事件,在单值处写1,点击继续。...(2)点击:选项,勾选寿命表、生存函数。如下图②,点击:继续。点击:确定。结果就出来了。 ? 结果如下: ?

    1.3K11

    R语言各种假设检验实例整理(常用)

    一、正态分布参数检验 例1. 某种原件的寿命X(以小时计)服从正态分布N(μ, σ)其中μ, σ2均未知。...在平炉上进行的一项试验以确定改变操作方法的建议是否会增加刚的得率,试验时在同一个平炉上进行的,每炼一炉刚时除操作方法外,其它条件都尽可能做到相同,先用标准方法炼一炉,然后用新方法炼一炉,以后交替进行...可见P值的操作能够提高得率。     解2:     因为数据是成对出现的,所以采用成对数据t检验比上述的双样本均值检验更准确。...计算出的P值小于0.05,拒绝原假设,也就是说,北京的生活水平高于世界的中位水平。 例14.用两种不同的饲料养猪,其增重情况如下表所示。试分析两种饲料养猪有无显著差异。 ?     ...假设此例中两组数据均来自正态分布,使用pearson相关性检验,    R语言代码:     ore<-data.frame(          x=c(67, 54, 72, 64, 39, 22,

    4.4K40

    正态分布为什么常见

    男女身高、寿命、血压、考试成绩、测量误差等等,都属于正态分布。 以前,我认为中间状态是事物的常态,过高和过低都属于少数,这导致了正态分布的普遍性。最近,读到了 John D....Cook 的文章,才知道我的这种想法是错的。 正态分布为什么常见?真正原因是中心极限定理(central limit theorem)。 "多个独立统计量的和的平均值,符合正态分布。"...(注意:男性身高和女性身高都是正态分布,但男女混合人群的身高不是正态分布。) 许多事物都受到多种因素的影响,这导致了正态分布的常见。...统计学家发现,如果各种因素对结果的影响不是相加,而是相乘,那么最终结果不是正态分布,而是对数正态分布(log normal distribution),即 x 的对数值log(x)满足正态分布 。...这就是说,财富的对数值满足正态分布。

    1K30

    正态分布为什么常见?

    统计学里面,正态分布(normal distribution)最常见。男女身高、寿命、血压、考试成绩、测量误差等等,都属于正态分布。..."多个独立统计量的和的平均值,符合正态分布。" 上图中,随着统计量个数的增加,它们和的平均值越来越符合正态分布。...每一种因素对身高的影响都是一个统计量,不管这些统计量本身是什么分布,它们和的平均值符合正态分布。(注意:男性身高和女性身高都是正态分布,但男女混合人群的身高不是正态分布。)...统计学家发现,如果各种因素对结果的影响不是相加,而是相乘,那么最终结果不是正态分布,而是对数正态分布(log normal distribution),即x的对数值log(x)满足正态分布。...这就是说,财富的对数值满足正态分布。

    1.1K50

    算法入门(三) -- 概率论基础

    比如在数据采样过程中,从总体中抽取一个样本就是一个随机事件,每次抽取的结果都具有不确定性;噪声的产生也可视为随机事件,例如图像中的噪声点,其出现的位置和强度是随机的,这使得图像数据具有一定的随机性。...2.1.正态分布 定义:对于随机变量 ,其概率密度函数为 ,其中 为均值,确定了分布的中心位置; 为标准差,决定了分布的离散程度,则称 服从正态分布,记为 。...常用于描述独立随机事件发生的时间间隔,如顾客到达商店的时间间隔、设备的寿命等。 举个例子:某电子元件的寿命 服从指数分布,若其平均寿命为 年,即 ,那么 。...三、期望、方差、协方差等统计量及其在数据特征分析中的意义 3.1.期望 在数据特征分析中的意义: 中心位置的度量:期望给出了数据的中心位置,是对数据集中趋势的一种描述。...在金融领域,若股票价格 在一段时间内可视为连续型随机变量且服从某种分布(如对数正态分布),其期望 可用于估计股票价格在该时期内的平均水平,投资者可据此制定投资策略,如判断股票是否被高估或低估;在机器学习的回归分析中

    10910

    机器学习基础 - 偏度、正态化以及 Box-Cox 变换

    1引言 对于数据挖掘、机器学习中的很多算法,往往会假设变量服从正态分布。例如,在许多统计技术中,假定误差是正态分布的。这个假设使得能够构建置信区间并进行假设检验。...如果使用此数据来预测例如预期寿命,则与预测人均 GDP 较高的国家的预期寿命相比,它可以更准确地预测那些人均 GDP 较低的国家的预期寿命。....定义 随机变量 的偏度 为三阶标准矩,定义为 其中 是三阶中心矩, 是标准差, 是期望。...不同的偏度意味着数据分布与正态分布的不同偏离程度,因此需要使用不同的变换。可以将偏度分成三级,然后针对每个级别采用不同方法。...可以看出来,在这个例子中, Box-Cox 变换比开根号和对数变换的纠偏效果更好。 接着,我们通过 QQ-plot 来检验一下原始数据、对数变换以及 Box-Cox 变换的正态性。

    5.3K63

    正态分布为什么常见?

    统计学里面,正态分布(normal distribution)最常见。男女身高、寿命、血压、考试成绩、测量误差等等,都属于正态分布。..."多个独立统计量的和的平均值,符合正态分布。" 上图中,随着统计量个数的增加,它们和的平均值越来越符合正态分布。...每一种因素对身高的影响都是一个统计量,不管这些统计量本身是什么分布,它们和的平均值符合正态分布。(注意:男性身高和女性身高都是正态分布,但男女混合人群的身高不是正态分布。)...统计学家发现,如果各种因素对结果的影响不是相加,而是相乘,那么最终结果不是正态分布,而是对数正态分布(log normal distribution),即x的对数值log(x)满足正态分布。...这就是说,财富的对数值满足正态分布。

    75750

    复现 sci 顶刊中的 3D 密度函数图

    点击下方公众号,回复资料分享,收获惊喜 简介 最近在看一些关于贝叶斯深度学习在可靠性方向应用的文章,看到下面这篇文章,发表在可靠性方向顶刊的 ITR 中。...ITR 期刊,可靠性领域顶刊 本文主要介绍:使用贝叶斯深度学习来预测产品剩余使用寿命,但是传统的深度学习方法只能得到未来时间点的估计值,并不能包含不确定性因素,而使用贝叶斯深度学习,最后可以得到未来时间点预测值的分布...文中在模拟阶段给出了一个用 matlab 得到的 3D 密度函数图。 原文图形 主要目的:解释使用该方法预测出未来时间点对应剩余使用寿命(RUL)的分布,对应的点估计和真实值。...这里我们假设每个时间点的密度函数服从正态分布,均值分别为 1:5,标准差都为 1。颜色是自己比较喜欢的几种配色,参考小明的推文:R语言ggplot2画图一套好看的配色以及调整字体的简单小例子。...这个函数前三个参数分别对应 x,y,z 坐标,bty(boxtype)表示箱子的类型,这里使用类似文献中的形式,之后我们将展示其他形式。

    1.4K20

    【视频】R语言极值理论EVT:基于GPD模型的火灾损失分布分析|数据分享|附代码数据

    正态分布属于统计学里的知识,对于我们科研来说在数据处理时常常用到所以需要学习相关的知识。 正态分布在自然界中是一种最常见的分布。...例如,测量的误差、射击的偏差、人体的身高、农作物的亩产量、学生考试成绩等都近似服从正态分布,因此,正态分布在科研理论研究中是非常重要的。...从图形上看,与经验数据相比,重尾模型(深蓝色)捕捉到了模型投资组合中描述的更多风险。高斯模型或钟形曲线,正态分布为浅蓝色。 ...此外,鉴于我们正在尝试计算极端数据,我们在某种程度上试图尽可能地过度概括,同时仍然对数据提供准确的洞察力。 应用 从介绍中,您可能对使用极端分析的案例有所了解。...一、人类寿命的极限 该应用程序考虑了 1986 年至 2015 年间死亡的荷兰居民的死亡年龄数据。根据这些数据 ,他们想确定人类寿命的极限。

    51510

    可视化数据科学中的概率分布以帮你更好地理解各种分布

    因此,了解我们正在使用哪个发行版可以帮助我们确定最适合使用哪些模型。 ? 介绍 拥有良好的统计背景可能对数据科学家的日常生活大有裨益。...如果给出成功的概率(p)和试验次数(n),则可以使用以下公式计算这n次试验中的成功概率(x)(下图)。 ? 正态(高斯)分布 正态分布是数据科学中最常用的分布之一。...我们日常生活中发生的许多常见现象都遵循正态分布,例如:经济中的收入分布,学生的平均报告,人口的平均身高等。此外,小的随机变量的总和还导致:通常遵循正态分布(中心极限定理)。...“在概率论中, 中心极限定理 (CLT)确定,在某些情况下,当添加独立随机变量时,即使原始变量本身未呈正态分布,其适当归一化的和也趋于正态分布。” —维基百科 ? ?...指数分布的另一个常见应用是生存分析(例如,设备/机器的预期寿命)。 指数分布由参数λ调节。λ值越大,指数曲线到十年的速度就越快(下图)。 ? ? 指数分布使用以下公式建模(下图)。 ‍ ?

    1K20
    领券