stats base dists pareto type1 pdf

О Stdlib ...

Мы верим в будущее, в котором сеть является предпочтительной средой для численных вычислений. Чтобы помочь реализовать это будущее, мы построили stdlib. STDLIB - это стандартная библиотека с акцентом на числовые и научные вычисления, написанные в JavaScript (и C) для выполнения в браузерах и в Node.js.

Библиотека полностью разлагается, была заархивирована таким образом, чтобы вы могли обмениваться, смешать и соответствовать API и функциональности, чтобы удовлетворить ваши точные предпочтения и варианты использования.

Когда вы используете Stdlib, вы можете быть абсолютно уверены, что используете самый тщательный, строгий, хорошо написанный, изученный, документированный, протестированный, измеренный и высококачественный код.

Чтобы присоединиться к нам в том, чтобы вывести численные вычисления в Интернет, начать проверить нас на GitHub, и, пожалуйста, рассмотрите финансовую поддержку STDLIB. Мы очень ценим вашу постоянную поддержку!

Функция плотности вероятности

Парето (тип I) Функция плотности вероятности распределения (PDF).

Функция плотности вероятности (PDF) для случайной переменной Pareto (тип I)

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

где alpha > 0 - параметр формы, а beta > 0 - параметр шкалы.

Установка

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

Альтернативно,

• Чтобы загрузить пакет на веб -сайте через тег script без установки и пакетов, используйте модуль ES, доступный в филиале esm (см. README).
• Если вы используете Deno, посетите филиал deno (см. Readme для инразрываний использования).
• Для использования в наблюдаемых или в средах браузера/узлов используйте сборку определения универсального модуля (UMD), доступную на ветви umd (см. ReadMe).

Файл Branches.md суммирует доступные ветви и отображает диаграмму, иллюстрирующую их отношения.

Чтобы просмотреть инструкции по установке и использованию, специфичные для каждой сборки ветви, обязательно перейдите к соответствующим файлам README на каждой ветви, как указано выше.

Использование

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

PDF (x, альфа, бета)

Оценивает функцию плотности вероятности (PDF) для распределения Pareto (тип I) с параметрами alpha (параметр формы) и beta (параметр масштаба).

 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

Если предоставлено NaN в качестве любого аргумента, функция возвращает 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

Если предоставлена alpha <= 0 , функция возвращает NaN .

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

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

Если предоставлена beta <= 0 , функция возвращает NaN .

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

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

pdf.factory (альфа, бета)

Возвращает функцию для оценки функции плотности вероятности (PDF) (CDF) распределения Pareto (тип I) с параметрами alpha (параметр формы) и beta (параметр масштаба).

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

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

Примеры

 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 ) ) ;
} 

---

Уведомление

Этот пакет является частью Stdlib, стандартной библиотеки JavaScript и Node.js, с акцентом на числовые и научные вычисления. Библиотека предоставляет коллекцию надежных высокопроизводительных библиотек для математики, статистики, потоков, утилит и многое другое.

Для получения дополнительной информации о проекте, подачи отчетов об ошибках и запросах функций и руководства о том, как разработать STDLIB, см. В основном репозитории проекта.

Сообщество

---

Лицензия

Смотрите лицензию.

Авторское право

Copyright © 2016-2024. Авторы Stdlib.