逆高斯分布 Inverse Gaussian distribution

（重定向自Wald distribution）

Wald Distribution using Python with aid of matplotlib and NumPy

Image illustrative de l'article Loi inverse-gaussienne

逆高斯分布的概率密度函数为

Wald分布是μ = λ = 1时的逆高斯分布特例。

当λ趋近于无穷时，逆高斯分布逐渐趋近于高斯分布。逆高斯分布有多项类似于高斯分布的特性。“逆”可能容易引起混淆，其实它的含义是高斯分布描述的是在布朗运动中某一固定时刻的距离分布，而逆高斯分布描述的是到达固定距离所需时间的分布。

单词	Wald distribution
释义	Wald distribution 中文百科逆高斯分布 Inverse Gaussian distribution （重定向自Wald distribution）逆高斯分布的概率密度函数为 Wald分布是μ = λ = 1时的逆高斯分布特例。当λ趋近于无穷时，逆高斯分布逐渐趋近于高斯分布。逆高斯分布有多项类似于高斯分布的特性。“逆”可能容易引起混淆，其实它的含义是高斯分布描述的是在布朗运动中某一固定时刻的距离分布，而逆高斯分布描述的是到达固定距离所需时间的分布。英语百科 Inverse Gaussian distribution 逆高斯分布（重定向自Wald distribution） In probability theory, the inverse Gaussian distribution (also known as the Wald distribution) is a two-parameter family of continuous probability distributions with support on (0,∞). Its probability density function is given by for x > 0, where $\mu > 0$ is the mean and $\lambda > 0$ is the shape parameter.
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逆高斯分布 Inverse Gaussian distribution

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