stats base dists pareto type1 pdf تنزيل - stats base dists pareto type1 pdf رمز المصدر

stats base dists pareto type1 pdf

شفرة المصدر الأخرى

تنزيل

حول stdlib ...

نحن نؤمن بمستقبل تكون فيه الويب بيئة مفضلة للحساب العددي. للمساعدة في إدراك هذا المستقبل ، قمنا ببناء stdlib. STDLIB هي مكتبة قياسية ، مع التركيز على الحساب العددي والعلمي ، مكتوبة في JavaScript (و C) للتنفيذ في المتصفحات وفي Node.js.

المكتبة قابلة للتحلل بالكامل ، حيث يتم أرويتها بطريقة يمكنك تبديلها ومزجها ومطابقة واجهات برمجة التطبيقات والوظائف لتلبية تفضيلاتك الدقيقة واستخدام الحالات.

عند استخدام stdlib ، يمكنك أن تكون متأكدًا تمامًا من أنك تستخدم الكود الأكثر شمولية ومكتوبة جيدًا ودراسة وتوثيق واختبار وقياس وعالي الجودة هناك.

للانضمام إلينا في جلب الحوسبة العددية إلى الويب ، والبدء في التحقق منا على Github ، ويرجى النظر في دعم stdlib مالياً. نحن نقدر كثيرا دعمك المستمر!

وظيفة كثافة الاحتمال

بناء الحالة

Pareto (النوع I) وظيفة كثافة احتمال التوزيع (PDF).

دالة كثافة الاحتمال (PDF) للمتغير العشوائي باريتو (النوع الأول)

ستر beta \ 0 & text {خلاف ذلك} end {cases} $$

حيث alpha > 0 هو معلمة الشكل و beta > 0 هي المعلمة المقياس.

تثبيت

npm install @stdlib/stats-base-dists-pareto-type1-pdf

بدلاً عن ذلك،

لتحميل الحزمة في موقع ويب عبر علامة script دون تثبيت وحزم ، استخدم وحدة ES المتاحة على فرع esm (انظر README).
إذا كنت تستخدم DENO ، تفضل بزيارة فرع deno (انظر README لاستخدام الاستخدام).
للاستخدام في البيئات التي يمكن ملاحظتها ، أو في بيئات المتصفح/العقدة ، استخدم إنشاء تعريف الوحدة العالمية (UMD) المتاحة على فرع umd (انظر README).

يلخص ملف branses.md الفروع المتاحة ويعرض مخططًا يوضح علاقاتهم.

لعرض تعليمات التثبيت والاستخدام الخاصة بكل فرع ، تأكد من الانتقال بشكل صريح إلى ملفات ReadMe ذات الصلة في كل فرع ، كما هو مرتبط أعلاه.

الاستخدام

 var pdf = require ( '@stdlib/stats-base-dists-pareto-type1-pdf' ) ;

PDF (X ، ألفا ، بيتا)

يقيم وظيفة كثافة الاحتمال (PDF) لتوزيع باريتو (النوع الأول) مع المعلمات alpha (معلمة الشكل) beta (معلمة المقياس).

 var y = pdf ( 4.0 , 1.0 , 1.0 ) ;
// returns ~0.063

y = pdf ( 20.0 , 1.0 , 10.0 ) ;
// returns 0.025

y = pdf ( 7.0 , 2.0 , 6.0 ) ;
// returns ~0.21

y = pdf ( 7.0 , 6.0 , 3.0 ) ;
// returns ~0.005

y = pdf ( 1.0 , 4.0 , 2.0 ) ;
// returns 0.0

y = pdf ( 1.5 , 4.0 , 2.0 ) ;
// returns 0.0

إذا تم توفير NaN كأي وسيطة ، فإن الوظيفة تُرجع NaN .

 var y = pdf ( NaN , 1.0 , 1.0 ) ;
// returns NaN

y = pdf ( 0.0 , NaN , 1.0 ) ;
// returns NaN

y = pdf ( 0.0 , 1.0 , NaN ) ;
// returns NaN

إذا تم توفير alpha <= 0 ، فإن الدالة تُرجع NaN .

 var y = pdf ( 2.0 , - 1.0 , 0.5 ) ;
// returns NaN

y = pdf ( 2.0 , 0.0 , 0.5 ) ;
// returns NaN

إذا تم توفير beta <= 0 ، فإن الوظيفة تُرجع NaN .

 var y = pdf ( 2.0 , 0.5 , - 1.0 ) ;
// returns NaN

y = pdf ( 2.0 , 0.5 , 0.0 ) ;
// returns NaN

PDF.Factory (ألفا ، بيتا)

إرجاع وظيفة لتقييم دالة كثافة الاحتمال (PDF) (CDF) لتوزيع Pareto (Type I) مع المعلمات alpha (معلمة الشكل) beta (معلمة المقياس).

 var mypdf = pdf . factory ( 0.5 , 0.5 ) ;
var y = mypdf ( 0.8 ) ;
// returns ~0.494

y = mypdf ( 2.0 ) ;
// returns ~0.125

أمثلة

 var randu = require ( '@stdlib/random-base-randu' ) ;
var pdf = require ( '@stdlib/stats-base-dists-pareto-type1-pdf' ) ;

var alpha ;
var beta ;
var x ;
var y ;
var i ;

for ( i = 0 ; i < 10 ; i ++ ) {
    x = randu ( ) * 8.0 ;
    alpha = randu ( ) * 4.0 ;
    beta = randu ( ) * 4.0 ;
    y = pdf ( x , alpha , beta ) ;
    console . log ( 'x: %d, α: %d, β: %d, f(x;α,β): %d' , x . toFixed ( 4 ) , alpha . toFixed ( 4 ) , beta . toFixed ( 4 ) , y . toFixed ( 4 ) ) ;
}

يلاحظ

هذه الحزمة هي جزء من stdlib ، وهي مكتبة قياسية لـ JavaScript و Node.js ، مع التركيز على الحوسبة العددية والعلمية. توفر المكتبة مجموعة من المكتبات القوية والعالية الأداء للرياضيات والإحصاءات والتدفقات والمرافق والمزيد.

لمزيد من المعلومات حول المشروع ، تقديم تقارير الأخطاء وطلبات الميزات ، وتوجيهات حول كيفية تطوير STDLIB ، راجع مستودع المشروع الرئيسي.