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stdlibについて...

私たちは、Webが数値計算に適した環境である将来を信じています。この未来を実現するために、stdlibを構築しました。 Stdlibは標準的なライブラリであり、数値および科学的計算に重点を置いており、ブラウザーおよびnode.jsで実行するためにJavaScript（およびc）で記述されています。

ライブラリは完全に分解可能であり、APIと機能を交換して混合およびマッチングして、正確な好みとユースケースに応えることができるようにアーキテクチャにされています。

stdlibを使用する場合、最も徹底的で、厳密で、よく書かれ、研究され、文書化され、テストされ、測定され、高品質のコードを使用していることを絶対に確実にすることができます。

数値コンピューティングをWebに持ち込むために参加するには、GitHubでチェックアウトして開始してください。STDLIBを財政的にサポートすることを検討してください。継続的なサポートに感謝します！

確率密度関数

ステータスを構築します

パレート（タイプI）分布確率密度関数（PDF）。

パレート（タイプI）ランダム変数の確率密度関数（PDF）

$$ f（x; alpha、 beta）= begin {cases} frac { alpha 、 beta^ alpha} {x^{ alpha+1}}＆ text {for} x ge beta \ 0＆ text {それ以外の場合} end {cases} $$

ここで、 alpha > 0は形状パラメーター、 beta > 0がスケールパラメーターです。

インストール

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

または、

インストールやバンドラーなしでscriptタグを介してウェブサイトにパッケージをロードするには、 esmブランチで使用可能なESモジュールを使用します（READMEを参照）。
Denoを使用している場合は、 denoブランチにアクセスしてください（使用法のイントラクションについては、ReadMeを参照してください）。
ObservableまたはBrowser/Node環境で使用するには、 umdブランチで利用可能なUniversal Module Definition（UMD）ビルドを使用します（ReadMeを参照）。

branches.mdファイルは、利用可能なブランチを要約し、それらの関係を示す図を表示します。

各ブランチビルドに固有のインストールおよび使用手順を表示するには、上記にリンクされているように、各ブランチのそれぞれのREADMEファイルに明示的にナビゲートしてください。

使用法

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

PDF（X、アルファ、ベータ）

パラメーターalpha （形状パラメーター）とbeta （スケールパラメーター）を使用したパレート（タイプI）分布の確率密度関数（PDF）を評価します。

 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

NaNいかなる引数として提供されている場合、関数はNaNを返します。

 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

alpha <= 0が提供されている場合、関数はNaNを返します。

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

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

beta <= 0が提供されている場合、関数はNaNを返します。

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

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

pdf.Factory（アルファ、ベータ）

alpha （タイプI） betaの確率密度関数（PDF）（CDF）を評価するための関数を返します。

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

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

例

 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 ) ) ;
}