Cómo adivinar la función de distribución de densidad numérica a densidad

Si conoce las coordenadas de cada partícula de polvo, entonces ya sabe más que solo la distribución de densidad numérica. Es como saber todos los números que entraron en un promedio; eso es mucha más información que simplemente conocer el promedio en sí mismo.

Pero siento que falta algo. Seguramente las partículas de polvo se mueven de alguna manera, así que “Sé que las coordenadas de cada partícula de polvo” deben referirse a un solo instante de tiempo, ¿verdad?

La información adicional necesaria antes de que se pueda sugerir una solución es:

1.) ¿Conoces estas coordenadas como una función formal del tiempo, o están en forma de una tabla (presumiblemente muy grande)?

2.) Para llegar a una distribución de masa, necesitará información sobre la masa de cada partícula, o tal vez una distribución de masa sobre las partículas, y tal vez eso también sea una función de posición; ¿tienes esa información? Si es así, ¿tiene la forma de un modelo matemático formal o de nuevo una tabla de datos?

Adónde va desde aquí depende de las respuestas a esas preguntas, pero en cualquier caso, parece que tendrá que aplicar la teoría de funciones de variables aleatorias, para lo cual no conozco mejor referencia que los capítulos 5 y 7 de Papoulis, Probabilidad, variables aleatorias y procesos estocásticos , McGraw-Hill Book Company, 1965.

Como dijo la respuesta de John Fowler, si sabes exactamente dónde están todas las partículas y sus masas, entonces puedes calcular las estadísticas que quieras.

Si desea modelar su entorno físico, aquí hay algunas ideas: 1) si las partículas se distribuyen aleatoria e independientemente en el espacio, la distribución de Poisson da el número de partículas en cualquier volumen finito, suponiendo el tamaño de una partícula es << la distancia entre ellos. Si conoce la distribución de masa de cada partícula (como una variable aleatoria), entonces la densidad de masa por volumen V es Pr [1 partícula en V] * f1 (m) + Pr [2 en V] * f2 (m) + Pr [3 en V] * f3 (m) +…, donde f1 es el pdf de la masa de partículas, f2 es el pdf de 2 partículas que tienen la masa m, que es la Convolución de f1 (m) consigo mismo, o f2 = f1 * f1; entonces f3 = f2 * f1, etc.

Tenga en cuenta que a medida que n aumenta, fn (m) converge hacia una distribución normal. Si la masa de partículas es cercana a constante (desviación estándar << media), entonces simplemente multiplique la distribución espacial de N (número de partículas) por m_avg para obtener la distribución de masa espacial. Será un valor discreto pmf.

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