由于它可以看作是两个不同位置的
背靠背拼接在一起,所以它也叫作
两个相互独立同概率分布指数
之间的差别是按照指数分布什么意思的随机时间
,所以它遵循拉普拉斯分布
那么它就是拉普拉斯分布。其中μ是
。如果μ= 0那么,正半部分恰恏是尺度为 1/2 的指数分布什么意思
拉普拉斯分布的概率密度函数让我们联想到
来表示。因此拉普拉斯分布的尾部比正态分布更加平坦。
函数如果将一个拉普拉斯分布分成两个对称的情形,那么很容易对拉普拉斯分布进行
上的随机变量U随机变量
为参数 μ 与b的拉普拉斯分布。根据上面的逆累计分布函数可以得到这样的结果
当两个相互独立同分布指数(1/b)变化的时候也可鉯得到 Laplace(0,b) 变量。同样当两个相互独立同分布一致变量的比值变化的时候也可以得到 Laplace(0, 1) 变量。
//返回以百(度N-M)/2为期知望值道的指蝂数分权布
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