stats base dists pareto type1 pdf Unduh - stats base dists pareto type1 pdf Kode Sumber Unduh

stats base dists pareto type1 pdf

Kode sumber lainnya

Unduh

Tentang stdlib ...

Kami percaya pada masa depan di mana web adalah lingkungan yang disukai untuk perhitungan numerik. Untuk membantu mewujudkan masa depan ini, kami telah membangun stdlib. Stdlib adalah perpustakaan standar, dengan penekanan pada perhitungan numerik dan ilmiah, yang ditulis dalam JavaScript (dan C) untuk dieksekusi di browser dan di Node.js.

Perpustakaan sepenuhnya dapat didekomposisi, diarsipkan sedemikian rupa sehingga Anda dapat bertukar dan mencampur dan mencocokkan API dan fungsionalitas untuk memenuhi preferensi Anda yang tepat dan menggunakan kasus.

Saat Anda menggunakan stdlib, Anda dapat benar-benar yakin bahwa Anda menggunakan kode yang paling teliti, ketat, ditulis dengan baik, dipelajari, didokumentasikan, diuji, diukur, dan berkualitas tinggi di luar sana.

Untuk bergabung dengan kami dalam membawa komputasi numerik ke web, mulai dengan memeriksa kami di GitHub, dan harap pertimbangkan stdlib yang mendukung secara finansial. Kami sangat menghargai dukungan Anda yang berkelanjutan!

Fungsi kepadatan probabilitas

Bangun status

Pareto (Tipe I) Fungsi kepadatan probabilitas distribusi (PDF).

Fungsi kepadatan probabilitas (pdf) untuk variabel acak pareto (tipe i)

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

Di mana alpha > 0 adalah parameter bentuk dan beta > 0 adalah parameter skala.

Instalasi

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

Atau atau

Untuk memuat paket di situs web melalui tag script tanpa instalasi dan bundler, gunakan modul ES yang tersedia di cabang esm (lihat ReadMe).
Jika Anda menggunakan Deno, kunjungi cabang deno (lihat Readme untuk penggunaan intruksi).
Untuk digunakan di lingkungan yang dapat diamati, atau di lingkungan browser/simpul, gunakan build Definisi Modul Universal (UMD) yang tersedia di cabang umd (lihat ReadMe).

File Branches.md merangkum cabang yang tersedia dan menampilkan diagram yang menggambarkan hubungan mereka.

Untuk melihat instruksi instalasi dan penggunaan khusus untuk setiap build cabang, pastikan untuk secara eksplisit menavigasi ke masing -masing file readme di setiap cabang, seperti yang ditautkan ke atas.

Penggunaan

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

PDF (X, Alpha, Beta)

Mengevaluasi Fungsi Kepadatan Probabilitas (PDF) untuk distribusi Pareto (Tipe I) dengan parameter alpha (parameter bentuk) dan beta (parameter skala).

 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

Jika disediakan NaN sebagai argumen apa pun, fungsi mengembalikan 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

Jika disediakan alpha <= 0 , fungsi mengembalikan NaN .

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

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

Jika disediakan beta <= 0 , fungsi mengembalikan 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, beta)

Mengembalikan fungsi untuk mengevaluasi fungsi kerapatan probabilitas (PDF) (CDF) dari distribusi pareto (tipe I) dengan parameter alpha (parameter bentuk) dan beta (parameter skala).

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

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

Contoh

 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 ) ) ;
}

Melihat

Paket ini adalah bagian dari STDLIB, perpustakaan standar untuk JavaScript dan Node.js, dengan penekanan pada komputasi numerik dan ilmiah. Perpustakaan menyediakan kumpulan perpustakaan berkinerja tinggi yang kuat untuk matematika, statistik, aliran, utilitas, dan banyak lagi.

Untuk informasi lebih lanjut tentang proyek, mengajukan laporan bug dan permintaan fitur, dan panduan tentang cara mengembangkan stdlib, lihat repositori proyek utama.