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stats base dists pareto type1 pdf

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À propos de stdlib ...

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La bibliothèque est entièrement décomposable, étant architectée de telle manière que vous pouvez échanger et mélanger et faire correspondre les API et les fonctionnalités pour répondre à vos préférences exactes et à vos cas d'utilisation.

Lorsque vous utilisez STDLIB, vous pouvez être absolument certain que vous utilisez le code le plus approfondi, rigoureux, bien écrit, étudié, documenté, testé, mesuré et de haute qualité.

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Fonction de densité de probabilité

Statut de construction

Fonction de densité de probabilité de distribution de Pareto (Type I) (PDF).

La fonction de densité de probabilité (PDF) pour une variable aléatoire de Pareto (type I) est

$$ f (x; alpha, bêta) = begin {cas} frac { alpha , beta ^ alpha} {x ^ { alpha + 1}} & text {for} x ge beta \ 0 & text {sinon} end {cas} $$

où alpha > 0 est le paramètre de forme et beta > 0 est le paramètre d'échelle.

Installation

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

Alternativement,

Pour charger le package dans un site Web via une balise script sans installation et bundlers, utilisez le module ES disponible sur la branche esm (voir ReadMe).
Si vous utilisez Deno, visitez la succursale deno (voir Readme pour les introductions par utilisation).
Pour une utilisation dans les environnements observables ou dans le navigateur / nœud, utilisez la construction de définition du module universel (UMD) disponible sur la branche umd (voir ReadMe).

Le fichier branches.md résume les branches disponibles et affiche un diagramme illustrant leurs relations.

Pour afficher les instructions d'installation et d'utilisation spécifiques à chaque version de branche, assurez-vous de naviguer explicitement aux fichiers de réadme respectifs de chaque branche, comme lié à ci-dessus.

Usage

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

PDF (x, alpha, bêta)

Évalue la fonction de densité de probabilité (PDF) pour une distribution Pareto (type I) avec les paramètres alpha (paramètre de forme) et le paramètre beta (paramètre d'échelle).

 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

S'il est fourni NaN comme n'importe quel argument, la fonction renvoie 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

S'il est fourni alpha <= 0 , la fonction renvoie NaN .

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

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

S'il est fourni beta <= 0 , la fonction renvoie NaN .

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

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

pdf.factory (alpha, bêta)

Renvoie une fonction pour évaluer la fonction de densité de probabilité (PDF) (CDF) d'une distribution Pareto (type I) avec les paramètres alpha (paramètre de forme) et beta (paramètre d'échelle).

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

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

Exemples

 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 ) ) ;
}

Avis

Ce package fait partie de STDLIB, une bibliothèque standard pour JavaScript et Node.js, en mettant l'accent sur l'informatique numérique et scientifique. La bibliothèque fournit une collection de bibliothèques robustes et haute performance pour les mathématiques, les statistiques, les flux, les services publics, etc.

Pour plus d'informations sur le projet, le dépôt des rapports de bogues et des demandes de fonctionnalités et des conseils sur la façon de développer STDLIB, consultez le référentiel principal du projet.