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1)  multiscale dot distribution
多尺度墨点分布
2)  multi-layer and multi-scale
多层与多尺度分布
3)  size distribution
尺度分布
4)  distributed weighted-multidimensional scaling
分布式加权多尺度分析
5)  Multiscale Mixed Distribution Models
多尺度混合分布模型
6)  Multi-scale distributed fusion estimation
多尺度分布式融合估计
补充资料:多项分布


多项分布
ultinoniial distribution g?polynomial distribution

  多项分布〔nl过山目画闯血方山团阅或p01ynom血ldistribu-tion;uo月”IloMH幼‘Hoep舰Ilpe几e几ellHe] 随机变量X:,…,X*的联合分布,它对于任意一组满足条件n,+…十。*二。,。j=0,…,n,j=1,…,k的非负整数摊:,…,n*,由下列公式定义 p{Xl二n,,二,X*=n*}= n! n一!‘’‘n众!其中n,,.,二,,*(,,)o,艺药一l)为分布的参数.多项分布是一种多元离散分布—满足X:+…+X,=。的随机向量(X、,…,X*)的分布(这个分布实质上是(k一l)维的,因为它在k维E谓Ud空间中是退化的).多项分布是二项分布(binorrnial曲川bution)的自然推广,后者即同于k=2的情形.这个分布名称的来由是因为概率(*)是(P:十…+p*)”多项展开式的通项.多项分布出现在如下的概率概形中.每个随机变量X‘是互不相容事件A,(j=1,2,…,k)之一在重复独立试验中发生的次数.如果事件Aj在每次试验中的概率为巧(j=1,…,k),那么概率(,)就等于在”次试验中事件A,,二,A*分别出现nl,…,n*次的概率.每个随机变量Xj有数学期望为。Pj且方差为”马(1一Pj)的二项分布. 随机向量(X,,…,X*)有数学期望(nP:,‘二,n,*)与协方差阵B=}lb,,11,其中 厂。P‘(l一P‘),i=j, b:=之i,j=1,…,k 贬一np,p,,i笋j,(因为艺李二1。。=。,故矩阵B的秩为k一1).多项分布的特征函数是 f(tl,…,t*)=(P le’r’+…+P*e’“)”.当n~的l付,有正规化分量 X,一nP: 艺一不益亡责一的向量(Yl,…,Y七)的分布,趋于某一多元正态分布(nom笼幻曲颐bution),而和 k 艺(l一夕‘)y) 口=I的分布(它在数理统计中常用来构造xZ检验(’chi-squared‘招t))趋于k一1自由度的x’分布(’chi-sq珑川刃‘distribution).
  
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参考词条