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stats base dists pareto type1 pdf

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Sobre stdlib ...

Acreditamos em um futuro em que a Web é um ambiente preferido para computação numérica. Para ajudar a realizar esse futuro, construímos o Stdlib. O STDLIB é uma biblioteca padrão, com ênfase na computação numérica e científica, escrita em JavaScript (e C) para execução em navegadores e no Node.js.

A biblioteca é totalmente decomposta, sendo arquitetada de tal maneira que você pode trocar e misturar e combinar APIs e funcionalidade para atender às suas preferências exatas e casos de uso.

Quando você usa o STDLIB, pode ter certeza absoluta de que está usando o código mais completo, rigoroso, bem escrito, estudado, documentado, testado, medido e de alta qualidade por aí.

Para se juntar a nós para trazer computação numérica para a Web, inicie -nos nos checando no Github e considere apoiar financeiramente o stdlib. Agradecemos muito seu apoio contínuo!

Função de densidade de probabilidade

Construir status

Pareto (tipo I) Função de densidade de probabilidade de distribuição (PDF).

A função de densidade de probabilidade (PDF) para uma variável aleatória de Pareto (tipo I) é

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

onde alpha > 0 é o parâmetro da forma e beta > 0 é o parâmetro de escala.

Instalação

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

Alternativamente,

Para carregar o pacote em um site por meio de uma tag script sem instalação e pacotes, use o módulo ES disponível na filial esm (consulte ReadMe).
Se você estiver usando o deno, visite a filial deno (consulte ReadMe para invasões de uso).
Para uso em ambientes observáveis ou em ambientes de navegador/nó, use a construção da Definição do Módulo Universal (UMD) disponível na filial umd (consulte ReadMe).

O arquivo Branches.MD resume as filiais disponíveis e exibe um diagrama que ilustra seus relacionamentos.

Para visualizar as instruções de instalação e uso específicas para cada ramificação, navegue explicitamente para os respectivos arquivos ReadMe em cada ramificação, conforme vinculado a acima.

Uso

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

pdf (x, alfa, beta)

Avalia a função de densidade de probabilidade (PDF) para uma distribuição de Pareto (tipo I) com parâmetros alpha (parâmetro de forma) e beta (parâmetro de escala).

 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

Se fornecido NaN como qualquer argumento, a função retorna 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

Se fornecido alpha <= 0 , a função retorna NaN .

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

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

Se fornecido beta <= 0 , a função retorna 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)

Retorna uma função para avaliar a função de densidade de probabilidade (PDF) (CDF) de uma distribuição de Pareto (tipo I) com parâmetros alpha (parâmetro de forma) e beta (parâmetro de escala).

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

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

Exemplos

 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 ) ) ;
}

Perceber

Este pacote faz parte do Stdlib, uma biblioteca padrão para JavaScript e Node.js, com ênfase na computação numérica e científica. A biblioteca fornece uma coleção de bibliotecas robustas e de alto desempenho para matemática, estatísticas, fluxos, serviços públicos e muito mais.

Para obter mais informações sobre o projeto, arquivar relatórios de bugs e solicitações de recursos e orientações sobre como desenvolver o stdlib, consulte o repositório principal do projeto.