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stdlib에 대해 ...

우리는 웹이 수치 계산에 선호되는 환경 인 미래를 믿습니다. 이 미래를 실현하기 위해 우리는 stdlib을 구축했습니다. STDLIB는 표준 라이브러리로, 브라우저 및 node.js에서 JavaScript (및 C)로 작성된 수치 및 과학 계산에 중점을 둡니다.

라이브러리는 완전히 분해 가능하며, 정확한 선호도 및 사용 사례를 수용하기 위해 API 및 기능을 교체하고 믹싱하고 일치시킬 수있는 방식으로 건축 할 수 있습니다.

stdlib을 사용하면 가장 철저하고 엄격하고 잘 작성된 연구, 문서화, 테스트, 측정 및 고품질 코드를 사용하고 있음을 절대적으로 확신 할 수 있습니다.

수치 컴퓨팅을 웹에 가져 오려면 Github에서 우리를 체크 아웃하고 재정적으로 지원하는 stdlib를 고려하십시오. 우리는 당신의 지속적인 지원에 크게 감사합니다!

확률 밀도 기능

상태 빌드 상태

파레토 (유형 I) 분포 확률 밀도 함수 (PDF).

파레토 (유형 I)에 대한 확률 밀도 함수 (PDF)는 랜덤 변수입니다.

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

여기서 alpha > 0 은 모양 매개 변수이고 beta > 0 은 스케일 매개 변수입니다.

설치

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

또는

설치 및 번들러없이 script 태그를 통해 웹 사이트에 패키지를로드하려면 esm 브랜치에서 사용 가능한 ES 모듈을 사용하십시오 (ReadMe 참조).
Deno를 사용하는 경우 deno Branch를 방문하십시오 (Readme의 사용에 대한 정보는 참조).
관찰 가능 또는 브라우저/노드 환경에 사용하려면 umd 분기에서 사용 가능한 UMD (Universal Module Definition) 빌드 (ReadMe 참조)를 사용하십시오.

Branches.md 파일은 사용 가능한 분기를 요약하고 관계를 설명하는 다이어그램을 표시합니다.

각 지점 빌드에 특정한 설치 및 사용 지침을 보려면 위에 링크 된대로 각 지점의 각 readme 파일로 명시 적으로 탐색해야합니다.

용법

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

PDF (X, 알파, 베타)

매개 변수 alpha (모양 매개 변수) 및 beta (스케일 매개 변수)를 사용한 파레토 (유형 I) 분포에 대한 확률 밀도 함수 (PDF)를 평가합니다.

 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 인수로 제공하면 함수는 NaN 반환합니다.

 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 제공되면 함수는 NaN 반환합니다.

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

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

beta <= 0 제공되면 함수는 NaN 반환합니다.

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

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

pdf.factory (알파, 베타)

매개 변수 alpha (모양 매개 변수) 및 beta (스케일 매개 변수)를 사용한 파레토 (유형 I) 분포의 확률 밀도 함수 (PDF) (CDF)를 평가하기위한 함수를 반환합니다.

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

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

예

 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 ) ) ;
}