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2013-05-23 12:21
求翻译：The characteristic exponent α∈0, 2] determines the weight of the tails and the skewness parameter β∈[−1, 1] its asymmetry. The parameters μ and δ are its location and scale parameters respectively. The Gaussian distribution is a special case of this family with α = 2, β = 0. A random variable X is the limit in distribu是什么意思？ 待解决
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The characteristic exponent α∈0, 2] determines the weight of the tails and the skewness parameter β∈[−1, 1] its asymmetry. The parameters μ and δ are its location and scale parameters respectively. The Gaussian distribution is a special case of this family with α = 2, β = 0. A random variable X is the limit in distribu
问题补充： |
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2013-05-23 12:21:38
的特征指数α∈0 ，2]确定的尾部的重量和斜度参数β∈ [ 1,1]其不对称性。
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2013-05-23 12:23:18
特征指数α∈0， 2]确定尾巴和反称性参量β∈ [−1， 1的]重量它的非对称。参量μ和δ分别为它的地点并且称参量。高斯发行是这个家庭一个特殊情况与α的= 2， β = 0。一个随机变量x是在i.i.d随机变量的正常化的总和的发行的极限，如果，并且，只有当X有Lévy稳定的法律[9]。
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2013-05-23 12:24:58
特征指数α∈0， 2) 确定尾巴和反称性参量β∈ −1， 1的(重量) 它的非对称。 参量μ和δ分别为它的地点并且称参量。 高斯发行是这个家庭一个特殊情况与α = 2， β = 0。 一个随机变量x是极限在i.i.d随机变量的正常化的总和的发行，如果，并且，只有当X有Lévy稳定的法律 (9)。
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2013-05-23 12:26:38
特征指数 α∈0，2] 确定权重时的尾巴和偏斜度参数 β∈ [-1，1] 及其不对称性。参数 μ 和 δ 是其位置分别缩放参数。高斯分布是一个特例的这个家庭与 α = 2，β = 0。随机变量 X 的归一化 i.i.d 随机变量和的分布限制是，当且仅当 X 有维稳定法律 [9]。
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2013-05-23 12:28:18
独特的指数？0， 2) 确定尾巴和斜参数的重量？?( - 1， 1) 其不对称。参数？以及 d 分别地是其位置和规模参数。Gaussian 分配是这个家庭的一个特别的案例具 = 2，？= 0.一随便可变的 X 是在 i.i.d 随意变量正常化的总和的分配中的限制如果和只有当 X 有一条列维稳定的法律时 (9)。
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