最近在尋找描述角度的分布時,發現了一本書【statistical analysis of circular data】,對於這些分布的特性與應用比較詳細,在這裡先記錄幾個典型分布作為之前博文的備選。
f c(
θ)=1
2π
f_(\theta)=\frac\
fc(θ)
=2π1
其中 θ∈[
0,2π
),ρ∈
[0,1
2]
\theta \in [0, 2\pi), \rho \in[0, \dfrac]
θ∈[0,2
π),ρ
∈[0,
21]fw
n(θ;
μ,σ)
=1σ2
π∑k=
−∞
∞exp[
−(θ−
μ+2π
k)22
σ2
]f_(\theta ; \mu, \sigma)=\frac} \sum_^ \exp \left[\frac}}\right]
fwn(θ
;μ,σ
)=σ2
π1
k=−∞
∑∞exp[2
σ2−(
θ−μ+
2πk)
2]與前面分布不同的是,θ
\theta
θ 跨度為 2
π2\pi
2π即可f(α
,β)=
k4
πsinhk
exp
cos
β\begin f(\alpha, \beta)=& \frac \exp \left\ \cos \beta \cos \left(\alpha-\alpha_\right)\right.\right.\\ &\left.\left.+\cos \beta_ \sin \beta\right]\right\} \cos \beta \end
f(α,β)
=4π
sinhkk
exp
cosβ
從inode角度描述cp,mv,rm行為
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