numpy.random.RandomState.pareto
-
RandomState.pareto(a, size=None) -
Генерирует выборку из распределения Парето II или Ломакса с заданным параметром формы.
Распределение Ломакса или Парето II — это сдвинутое распределение Парето. Классическое распределение Парето можно получить из распределения Ломакса, добавив 1 и умножив на масштабный параметр
m(см. Примечания). Наименьшее значение распределения Ломакса равно нулю, в то время как для классического распределения Парето оно равноmu, где стандартное распределение Парето имеет смещениеmu = 1. Распределение Ломакса также можно рассматривать как упрощённую версию обобщённого распределения Парето (доступно в SciPy), со масштабом, установленным в единицу, и смещением, установленным в ноль.Распределение Парето должно быть больше нуля и не ограничено сверху. Оно также известно как «правило 80/20». В этом распределении 80 процентов значений находятся в 20 процентах диапазона, в то время как оставшиеся 20 процентов заполняют оставшиеся 80 процентов диапазона.
Параметры: shape : float, > 0.
Параметр формы распределения.
size : int или кортеж из целых чисел, необязательно
Форма выходных данных. Если заданная форма, например,
(m, n, k), тоm * n * kгенерируются значения. По умолчанию None, в этом случае возвращается единственное значение.См. также
scipy.stats.distributions.lomax.pdf- функция плотности вероятности, распределение или кумулятивная функция распределения и т.д.
scipy.stats.distributions.genpareto.pdf- функция плотности вероятности, распределение или кумулятивная функция распределения и т.д.
Примечания
Функция плотности вероятности для распределения Парето:

где
— параметр формы и
— масштабный параметр.Распределение Парето, названное в честь итальянского экономиста Вильфредо Парето, представляет собой распределение с степенным законом, полезное при решении многих реальных задач. Вне области экономики оно обычно называется распределением Брэдфорда. Парето разработал это распределение для описания распределения богатства в экономике. Оно также находит применение в страховании, статистике доступа к веб-страницам, размерах нефтяных месторождений и многих других задачах, включая частоту загрузок проектов на Sourceforge [R180]. Оно является одним из так называемых распределений с «толстыми хвостами».
Ссылки
[R180] (1, 2) Фрэнсис Хант и Пол Джонсон, О распределении Парето проектов Sourceforge. [R181] Парето, В. (1896). Курс политической экономии. Лозанна. [R182] Райсс, Р.Д., Томас, М.(2001), Статистический анализ экстремальных значений, Birkhauser Verlag, Базель, с. 23-30. [R183] Википедия, «Распределение Парето», http://en.wikipedia.org/wiki/Pareto_distribution Примеры
Генерация выборок из распределения:
>>> a, m = 3., 2. # shape and mode >>> s = (np.random.pareto(a, 1000) + 1) * m
Вывод гистограммы выборок вместе с функцией плотности вероятности:
>>> import matplotlib.pyplot as plt >>> count, bins, _ = plt.hist(s, 100, normed=True) >>> fit = a*m**a / bins**(a+1) >>> plt.plot(bins, max(count)*fit/max(fit), linewidth=2, color='r') >>> plt.show()
(Исходный код, png, pdf)
© 2008–2016 NumPy Developers
Licensed under the NumPy License.
https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.11.0/reference/generated/numpy.random.RandomState.pareto.html