Логістичний розподіл

Логістичний розподіл

Функція розподілу ймовірностей
Параметри	$\mu\,$ $s>0\,$
Носій функції	$x \in (-\infty; +\infty)\!$
Розподіл ймовірностей	$\frac{e^{-(x-\mu)/s}} {s\left(1+e^{-(x-\mu)/s}\right)^2}\!$
Функція розподілу ймовірностей (cdf)	$\frac{1}{1+e^{-(x-\mu)/s}}\!$
Середнє	$\mu\,$
Медіана	$\mu\,$
Мода	$\mu\,$
Дисперсія	$\frac{\pi^2}{3} s^2\!$
Коефіцієнт асиметрії	$0\,$
Коефіцієнт ексцесу	$6/5\,$
Ентропія	$\ln(s)+2\,$
Твірна функція моментів (mgf)	$e^{\mu\,t}\,\mathrm{B}(1-s\,t,\;1+s\,t)\!$ для $|s\,t|<1\!$, Бета функція
Характеристична функція	$e^{i \mu t}\,\mathrm{B}(1-ist,\;1+ist)\,$ для $|ist|<1\,$

Логістичний розподіл — неперервний ймовірнісний розподіл. Логістичний розподіл за формою нагадує нормальний розподіл, проте має більший коефіцієнт ексцесу.

Визначення розподілу

Функція щільності розподілу

Функція щільності (pdf) логістичного розподілу визначається за формулою:

$f(x; \mu,s) = \frac{e^{-(x-\mu)/s}} {s\left(1+e^{-(x-\mu)/s}\right)^2} \!$

$=\frac{1}{4\,s} \;\operatorname{sech}^2\!\left(\frac{x-\mu}{2\,s}\right).$

Альтернативно визначивши підстановку $\sigma^2 = \pi^2\,s^2/3$ одержується функція щільності:

$g(x;\mu,\sigma) = f(x;\mu,\sigma\sqrt{3}/\pi) = \frac{\pi}{\sigma\,4\sqrt{3}} \,\operatorname{sech}^2\!\left(\frac{\pi}{2 \sqrt{3}} \,\frac{x-\mu}{\sigma}\right).$

Функція розподілу

Функцією розподілу логістичного розподілу є логістична функція:

$F(x; \mu,s) = \frac{1}{1+e^{-(x-\mu)/s}} \!$

$= \frac12 + \frac12 \;\operatorname{tanh}\!\left(\frac{x-\mu}{2\,s}\right).$

Моменти розподілу

Математичне сподівання

$E[X]=\int_{-\infty}^{\infty} {\frac{xe^{-(x-\mu)/s}} {s\left(1+e^{-(x-\mu)/s}\right)^2}} \! dx = \int_{-\infty}^{\infty} \frac{x}{4\,s} \;\operatorname{sech}^2\!\left(\frac{x-\mu}{2\,s}\right)dx$

Підставимо: $u=\frac{(x-\mu)}{2s}, du=\frac{1}{2s} dx$

$E[X]=\int_{-\infty}^{\infty} \frac{2\,s\,u+\mu}{2} \;\operatorname{sech}^2\!\left(u\right)du$

$E[X]=s\int_{-\infty}^{\infty} u \;\operatorname{sech}^2\!\left(u\right)du + \frac{\mu}{2} \int_{-\infty}^{\infty} \;\operatorname{sech}^2\!\left(u\right)du$

Справедлива рівність: $\int_{-\infty}^{\infty} u \;\operatorname{sech}^2\!\left(u\right)du = 0$

$E[X]=\frac{\mu}{2} \int_{-\infty}^{\infty} \;\operatorname{sech}^2\!\left(u\right)du = \frac{\mu}{2}\,2 = \mu$

Моменти вищих порядків

Центральний момент n-го порядку може бути обчислений:

$\begin{align} \operatorname{E}[(X-\mu)^n] &= \int_{-\infty}^\infty (x-\mu)^n dF(x) = \int_0^1 \big(F^{-1}(p)-\mu\big)^n dp \\ &= s^n \int_0^1 \Big[ \ln\!\Big(\frac{p}{1-p}\Big) \Big]^n \, dp. \end{align}$

Інтеграл може бути виражений через числа Бернуллі:

$\operatorname{E}[(X-\mu)^n] = s^n\pi^n(2^n-2)\cdot|B_n|.$

Див. також

• Нормальний розподіл

Література

• N., Balakrishnan (1992). Handbook of the Logistic Distribution. Marcel Dekker, New York. ISBN 0-8247-8587-8.
• Johnson, N. L., Kotz, S., Balakrishnan N. (1995). Continuous Univariate Distributions. Vol. 2 (2nd Ed. ed.). ISBN 0-471-58494-0.