article

\!| cdf =1-\left(\frac{x_\mathrm{m}}{x}\right)^k\!| mean =\frac{k\,x_\mathrm{m}}{k-1}\!, если k>1| median =x_\mathrm{m} \sqrt*{2}| mode =x_\mathrm{m}\,| variance =\frac{x_\mathrm{m}^2k}{(k-1)^2(k-2)}\! for k>2| skewness =\frac{2(1+k)}{k-3}\,\sqrt{\frac{k-2}{k}}\! for k>3| kurtosis =\frac{6(k^3+k^2-6k-2)}{k(k-3)(k-4)}\! for k>4| entropy =\ln\left(\frac{k}{x_\mathrm{m}}\right) - \frac{1}{k} - 1\!| mgf =не определена| char =k(-ix_\mathrm{m}t)^k\Gamma(-k,-ix_\mathrm{m}t)\,| }}

Распределе́ние Паре́то в теории вероятностей - это двухпараметрическое семейство абсолютно непрерывных распределений.

Определение


Пусть случайная величина X такова, что её распределение задаётся равенством:

\mathbb{P}(X > x) = \left(\frac{x}{x_m}\right)^{-k},\; \forall x \ge x_m,
где x_m,k>0. Тогда говорят, что X имеет распределение Парето с параметрами x_m и k. Плотность распределения Парето имеет вид:
f_X(x) = \left\{
\begin{matrix} \frac{kx_m^k}{x^{k+1}}, & x \ge x_m \\ 0, & x < x_m \end{matrix} \right..

Моменты


Моменты случайной величины, имеющей распределение Парето, задаются формулой:

\mathbb{E}\left* = \frac{kx_m^n}{k-n},
откуда в частности:
\mathbb{E}* = \frac{kx_m}{k-1},
\mathrm{D}* = \left(\frac{x_m}{k-1}\right)^2 \frac{k}{k-2}.

Распределения вероятностей

Pareto-Verteilung | Pareto distribution | Distribución Pareto | Distribution de Pareto | Variabile casuale paretiana | Pareto-jakauma | 帕累托分布

 

This article is licensed under the GNU Free Documentation License. It uses material from the "Распределение Парето".

Home Pageartsbusinesscomputersgameshealthhospitalshomekids & teensnewsphysiciansrecreationreferenceregionalscienceshoppingsocietysportsworld