R Logistic 物流配送

说明

使用参数 location 和 scale 的逻辑分布的密度、分布函数、分位数函数和随机生成。

用法

dlogis(x, location = 0, scale = 1, log = FALSE)
plogis(q, location = 0, scale = 1, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE)
qlogis(p, location = 0, scale = 1, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE)
rlogis(n, location = 0, scale = 1)

参数

细节

如果省略location 或scale，则它们分别采用0 和1 的默认值。

location = \mu 和 scale = \sigma 的 Logistic 分布具有分布函数

和密度

它是一个长尾分布，具有均值 \mu 和方差 \pi^2/3 \sigma^2 。

值

dlogis 给出密度，plogis 给出分布函数，qlogis 给出分位数函数，rlogis 生成随机偏差。

结果的长度由 rlogis 的 n 确定，并且是其他函数的数值参数长度的最大值。

除 n 之外的数字参数将被回收到结果的长度。仅使用逻辑参数的第一个元素。

注意

qlogis(p) 与众所周知的 ‘logit’ 函数 logit(p) = \log p/(1-p) 相同，plogis(x) 因此被称为“逆 logit”。

分布函数是重新缩放的双曲正切 plogis(x) == (1+ tanh(x/2))/2 ，在神经网络等上下文中称为 sigmoid 函数。

例子

var(rlogis(4000, 0, scale = 5))  # approximately (+/- 3)
pi^2/3 * 5^2

来源

[dpq]logis 直接根据定义计算。

rlogis 使用反转。

参考

Becker, R. A., Chambers, J. M. and Wilks, A. R. (1988) The New S Language. Wadsworth & Brooks/Cole.

Johnson, N. L., Kotz, S. and Balakrishnan, N. (1995) Continuous Univariate Distributions, volume 2, chapter 23. Wiley, New York.

也可以看看

Distributions 适用于其他标准发行版。