The computation of variations ratio

The computation of variations ratio are as follows:
P(m + 1) − P(m)
P(m) =
np − (1 − p) − m
1 − p + (1 − p)m , (1.2)
and partition m up to m + 1 to k compartment, and limited k to ∞, the following
differential equation will be obtained.
1 y
dy
dx =
r + x
b0 + b1x, (1.3)
In which the right portion of equation (1.3) has obtained from the right portion of
equation (1.2) which x, r, b0 and b1 in equation (1.3) are, −m, np − (1 − p), 1 − p,
p − 1.
Solving the differential equation (1.3) we will get:
y = C(b0 + b1x)e(r− b b0 1 )/b1ex/b1, (1.4)
which is the same desired continuous curve, in which C is normalizing function pro
vided that R−∞ ∞ ydx = 1 holds and b0, b1 are the obtained density function parameters.
The follow-up, the proper density function, using the equation (1.2), to geometric
distributions, negative binomial, poisson and hypergeometric and also equation (1.3)
which is the same differential equation will be fitting.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การคำนวณอัตราการเปลี่ยนแปลงดังต่อไปนี้:P(m + 1) − P(m)P(m) =np (p 1 −) −− m1 − p + m (p − 1), (1.2)และพาร์ติชัน m ถึง m + 1 ช่อง k และจำกัด k ∞ ต่อไปนี้สมการเชิงอนุพันธ์จะได้รับ1 ydydx =r + xb0 + b1x, (1.3)ที่ส่วนขวาของสมการ (1.3) ได้รับจากส่วนขวาของสมการ (1.2) ซึ่ง x, r, b0 และ b1 ในสมการ (1.3) มี −m, np − (p 1 −) p 1 −p − 1การแก้สมการเชิงอนุพันธ์ (1.3) เราจะได้รับ:y = C (b0 + b1x) e(r− b b0 1)/b1ex/b1, (1.4)ซึ่งเป็นเดียวที่ต่อเนื่องเส้นโค้ง C คือ normalizing ฟังก์ชันโปvided ydx ∞ที่ R−∞ = 1 ถือและ b0, b1 เป็นพารามิเตอร์ของฟังก์ชันความหนาแน่นได้รับการติดตาม ฟังก์ชันความหนาแน่นที่เหมาะสม ใช้สมการ (1.2), การเรขาคณิตการกระจาย ทวินามลบ ปัว และ hypergeometric และสมการ (1.3)ซึ่งเป็นสมการเชิงอนุพันธ์เดียวจะเหมาะสม

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

คำนวณอัตราส่วนของการเปลี่ยนแปลงมีดังนี้P ( M + 1 ) − P ( M )P ( m ) =NP − ( −− 1 P ) M1 − ( − 1 P + P ) M ( 1.2 )และพาร์ทิชัน M ถึง M + 1 ช่องและ K , K ∞จำกัด ดังต่อไปนี้สมการจะได้1 Yดี้DX =r + xB0 + b1x ( 1.3 )ซึ่งในส่วนด้านขวาของสมการ ( 1.3 ) ได้รับจากส่วนขวาของสมการ ( 1.2 ) ซึ่ง x , r , B0 และ B1 ในสมการ ( 1.3 ) เป็น−− ( − 1 M , NP , − 1 P ) PP − 1การแก้สมการเชิงอนุพันธ์ ( 1.3 ) เราจะได้ :Y = C ( B0 + b1x ) E ( r − 1 B0 B ) / b1ex / B1 ( 1.4 )ซึ่งเป็นแบบเดียวกันที่ต้องการโค้งต่อเนื่องซึ่งใน C เป็น normalizing ฟังก์ชั่นโปรvided ที่ R −∞∞ ydx = 1 ถือและ B0 , B1 เป็นค่าความหนาแน่นฟังก์ชันพารามิเตอร์การติดตามผล ฟังก์ชันความหนาแน่นที่เหมาะสม การใช้สมการ ( 1 ) กับเรขาคณิตการแจกแจงทวินามปัวซอ , ลบ , และ ( 1.3 ) และสมการไฮเปอร์จีออเมตริกซึ่งเป็นสมการเดียวกันจะเหมาะสม