Pareto dağılımı Nedir?
Pareto dağılımı Nedir?, Pareto dağılımı Nerededir?, Pareto dağılımı Hakkında Bilgi?, Pareto dağılımı Analizi? Pareto dağılımı ilgili Pareto dağılımı ile ilgili bilgileri sitemizde bulabilirsiniz. Pareto dağılımı ile ilgili daha detaylı bilgi almak ve iletişime geçmek için sayfamıza tıklayabilirsiniz. Pareto dağılımı Ne Anlama Gelir Pareto dağılımı Anlamı Pareto dağılımı Nedir Pareto dağılımı Ne Anlam Taşır Pareto dağılımı Neye İşarettir Pareto dağılımı Tabiri Pareto dağılımı Yorumu
Pareto dağılımı Kelimesi
Lütfen Pareto dağılımı Kelimesi İle ilgili Daha Fazla Bilgi Almak İçin Kategoriler Sayfamıza Bakınız. Pareto dağılımı İlgili Sözlük Kelimeler Listesi Pareto dağılımı Kelimesinin Anlamı? Pareto dağılımı Ne Demek? ,Pareto dağılımı Ne Demektir? Pareto dağılımı Ne Demektir? Pareto dağılımı Analizi? , Pareto dağılımı Anlamı Nedir?,Pareto dağılımı Ne Demektir? , Pareto dağılımı Açıklaması Nedir? ,Pareto dağılımı Cevabı Nedir?,Pareto dağılımı Kelimesinin Anlamı?,Pareto dağılımı Kelimesinin Anlamı Nedir? ,Pareto dağılımı Kelimesinin Anlamı Ne demek?,Pareto dağılımı Kelimesinin Anlamı Ne demektir?
Pareto dağılımı Bu Kelimeyi Kediniz Aradınız Ve Bulamadınız
Pareto dağılımı Kelimesinin Anlamı Nedir? Pareto dağılımı Kelimesinin Anlamı Ne demek? , Pareto dağılımı Kelimesinin Anlamı Ne demektir?
Demek Ne Demek, Nedir? Tdk'ye Göre Anlamı
Demek kelimesi, dilimizde oldukça kullanılan kelimelerden birisidir. TDK'ye göre, demek kelimesi anlamı şu şekildedir:
Söylemek, söz söylemek - Ad vermek - Bir dilde karşılığı olmak - Herhangi bir ses çıkarmak - Herhangi bir kanıya, yargıya varmak - Düşünmek - Oranlamak - Ummak, - Erişmek - Bir işe kalkışmak, yeltenmek - Saymak, kabul etmek - bir şey anlamına gelmek - öyle mi, - yani, anlaşılan - inanılmayan, beklenmeyen durumlarda kullanılan pekiştirme veya şaşma sözü
Pareto dağılımı Bu Kelimeyi Kediniz Aradınız Ve Bulamadığınız İçin Boş Safyadır
Demek Kelimesi Cümle İçerisinde Kullanımı
Eskilerin dediği gibi beşer, şaşar. - Muşmulaya döngel de derler.
Kamer `ay` demektir. - Küt dedi, düştü. - Bu işe herkes ne der? - Güzellik desen onda, zenginlik desen onda. - Bundan sonra gelir mi dersin? - Saat yedi dedi mi uyanırım. - Kımıldanayım deme, kurşunu yersin. Ağzını açayım deme, çok fena olursun. - Yarım milyon dediğin nedir? - Okuryazar olmak adam olmak demek değildir. - Vay! Beni kovuyorsun demek, pekâlâ! Pareto dağılımı - Demek gideceksin.
Demek Kelimesi Kullanılan Atasözü Ve Deyimler
- dediği çıkmak - dediğinden (dışarı) çıkmak - dediğine gelmek
- dedi mi - deme! - demediğini bırakmamak (veya koymamak) - deme gitsin - demek istemek , - demek ki (veya demek oluyor ki) , - demek olmak , - dememek - der oğlu der - deyip de geçmemek - diyecek yok - dediği çıkmak , {buraya- - dediğinden (dışarı) çıkmak - dediğine gelmek i, - dedi mi , {buraya- - deme! - demediğini bırakmamak (veya koymamak) - deme gitsin , - demek istemek - demek ki (veya demek oluyor ki) - demek olmak - dememek - der oğlu der - deyip de geçmemek - diyecek yok
Pareto dağılımı
Pareto dağılımı Nedir? Pareto dağılımı Ne demek? , Pareto dağılımı Kelimesi İle ilgili Daha Fazla Bilgi , Almak İçin Kategoriler Sayfamıza Bakınız. İlgili Sözlük Kelimeler Listesi
Pareto dağılımı Kelimesinin Anlamı? Pareto dağılımı Ne Demek? Pareto dağılımı Ne Demektir? ,Pareto dağılımı Analizi? Pareto dağılımı Anlamı Nedir? Pareto dağılımı Ne Demektir?, Pareto dağılımı Açıklaması Nedir? , Pareto dağılımı Cevabı Nedir? , Pareto dağılımı Kelimesinin Anlamı?
Olasılık yoğunluk fonksiyonu xm = 1 oldugu halde çeşitli k değerleri için Pareto olasılık yoğunluk fonksiyonları. Yatay eksen x parametredir. Limitte k → ∞, dağılım δ(x - xm) yaklaşır; burada δ Dirac delta fonksiyonudur. | |
Yığmalı dağılım fonksiyonu xm = 1 oldugu halde çeşitli k değerleri icin Pareto yığmalı dağılım fonksiyonları. Yatay eksen x parametredir. | |
Parametreler | ölçek (reel) shape (reel) |
---|---|
Destek | |
Olasılık yoğunluk fonksiyonu (OYF) | {{{OYF}}} |
Birikimli dağılım fonksiyonu (YDF) | {{{YDF}}} |
Ortalama | for |
Medyan | |
Mod | |
Varyans | icin |
Çarpıklık | icin |
Fazladan basıklık | icin |
Entropi | |
Moment üreten fonksiyon (mf) | tanımlanmaz; ham momentler icin metine bakın |
Karakteristik fonksiyon |
Pareto dağılımı, olasılık kuramı ve istatistik bilim dallarında birçok pratik uygulaması bulunan ve "küçük" bir nesnenin bir "büyük" nesneye dağılımında kararlılık elde edildiği hallerde kullanılan bir sürekli olasılık dağılımı veya bir güç kuramıdır. İlk olarak bir İtalyan iktisatçısı olan Vilfredo Pareto tarafından ekonomilerde bireylerin servet dağılımını göstermek için kullanılmıştır. İktisat bilim dalı dışında bu dağılım Bradford dağılımı adı altında da bilinmektedir.
Pareto dağılımı iktisat dışında, sosyal bilimler, fen, geofizik, sigortacılık ve birçok gözümlenen doal fonomen incelemeleri için geniş bir alanda uygulanabilimektedir.
Eğer X bir Pareto dağılım gösteren rassal değişken ise, Xin olasılığının değerini herhangi bir reel sayı olan xden daha büyük olması, yani tüm x ≥ xm için, şu ifade ile verilir:
Burada xm mutlaka X için verilen en küçük sayı değeri ve k ise pozitif değerde bir parametredir.
Pareto dağılımları ailesinin tanımlanması için iki tane sayısal parametre gerekmektedir:
Pareto dağılımı iktisatda servet veya gelir dağılımı modelinde kullanıldığı zaman k parametresi Pareto endeksi olarak adlandırılır.
Bu tanınımdan hemen şu Pareto dağılımı için olasılık yoğunluk fonksiyonu ortaya çıkartılır:
Eğer k ≤ 1 ise beklenen değer sonsuz olacaktır.
Eğer ise, varyans sonsuzdur.
Ancak bu momentler sadece için anlamlıdır.
Burada Γ(a,x) bir tamamalanmamış Gamma fonksiyonu olur.
Bağımsız ve hepsi aynı dağılımlı rassal değiskenler olan Xi, i = 1, 2, 3, ... in k > 0 değerleri için [k, ∞) aralığında desteklenen olasılık dağılımları bulunduğu kabul edilsin. Ayrıca, tüm n değerleri için şu iki rassal değişken olan
birbirinden bağımsız değişkenler oldukları varsayılsın.
Bu halde her iki değişken de Pareto dağılım gösterir.
Pareto dağılımı sürekli olasılık dağılımdır. Zipf'in yasası veya diğer adı ile zeta dağılımı sürekli Pareto dağılımının araklıklı dağılım karşılığıdır.
Lorenz eğrisi gösterimi çok kere servet veya gelir dağılımını karakterize etmek için kullanılır.[1] Herhangi bir gelir veya servet dağılımı için Lorenz eğrisi L(F) olarak ifade edilip ya bir olasılık yoğunluk fonksiyonu olan veya yığımlı dağılım fonksiyonu olan ile şöyle ifade edilebilir:
Burada x(F) yığımlı dağılım fonksiyonunun tersidir.
Şu Pareto dağılımı için
Lorenz eğrisi şöyle hesaplanabilir:
L(F) ifadesinin paydası x in ortalama değeri olduğu için, k değeri 1'e eşit veya 1den büyük olmalıdır. Birkaç Pareto dağılımı ile ilişkili Lorenz eğrileri yukarıdaki gösterimde görülebilir.
Gini katsayısı Lorenz eğrisi ile dağılımda-eşitlik ifade eden [0,0] ile [1,1] noktalarını bağlayan çapraz doğru arasındaki farkı, yani eşitlikten sapmayı, ölçen bir katsayıdır. Özellikle gösterilmiştir ki, Gini katsaysı, Lorenz eğrisi ile dağılımda-eşitlik doğrusu arasındaki alanın yuzolçümünün iki mislidir.[2]
Bu halde Pareto dağılımı için Gini katsayısı şöyle hesaplanır:
Verilmiş bir rastgele orneklem veri dizisi olan için k ve parametreli Paretoi dagilimi için olabilirlilik fonksiyonu soyle verilir:
Böylece logaritmik olabilirlilik fonskiyonu su olur:
Bu fonksiyondan gorulmektedir ki terimi ile monotonik artis göstermektedir. Yani değeri ne kadar büyük olursa olabilirlilik fonksiyonun değeri de oylece büyük olacaktır. olduğu için sonuç olarak
cikartılmaktadır.
k için bir kestrimci bulmak için, bunun gerekli kismi turevini almak; yani
ve bunun nerede ifira esit olduğunu bulmak gereklidir. Böylece, k için maksimum olabilirlilik kestirimi su olur:
Bunun beklenen istatistiksel hatasi soyle ifade edilir:
Pareto dağılımı için doğrusal ölçek kullanılarak elde edilen gösterimdeki eğrinin genel olarak ortaya çıkarttığı uzun kuyruk özelliği, ayni veri dizisi logaritma-logaritma ölçekli bir grafikte gösterilince ortadan kalkmakta ve negatif eğim gösteren bir doğru ortaya çıkmaktadır.
Pareto olasilik dagilimi simulasyonu için birçok komputer istatistik paketinden yardım gorme imkâni su anda bulunmamaktadır. Oysaki Pareto dagilimi özellikle aktureya hesapları için, özellikle portfoy maliyetlerinin hesaplaması için, çok sik olarak kullanılması gerekmektedir ve bu hesaplar için istatistik paketleri özel Pareto dagilimi simulasyonları vermemektedirler.
Diger taraftan istatistik paketlerinin verdikleri bazı özel olasilik dagilimi simulasyonlarını birbirine ekleyerek Pareto dagilimi gösteren rassal değişken simulasyon sonuçları cikartmak zor degildir. Bu surec kolayca basarılması icik yordam soyle verilebilir:
Birinci şekilde bir gamma dagilimi tarafında uretilen bir rastgele orneklem için bulunan λ ile bir ustel dagilimdan rastgele sayılar ortaya cikartilir; yani
ve
Bu hesaplar 0da başlayan bir rastgele veri serisi uretirler. Bunun üstüne eklemek gerekir.
Diger bir şekilde simulasyon, ters donusum orneklem alma islemi kullanılarak elde edilir. birim araklita bulunan surekli tekduze dagilimdan değişebiliri için rastgele olarak elde edilir. Bu değişebilir için
fonksiyonu Pareto-dagilimi gösterir.[4]