pymc.Pareto

class pymc.Pareto(name, *args, rng=None, dims=None, initval=None, observed=None, total_size=None, transform=UNSET, **kwargs)

帕累托对数似然。

通常用于描述财富分配，或其他80/20法则的例子。

此分布的pdf是

\[f(x \mid \alpha, m) = \frac{\alpha m^{\alpha}}{x^{\alpha+1}}\]

(Source code, png, hires.png, pdf)

支持	\(x \in [m, \infty)\)
均值	\(\dfrac{\alpha m}{\alpha - 1}\) 对于 \(\alpha \ge 1\)
方差	\(\dfrac{m \alpha}{(\alpha - 1)^2 (\alpha - 2)}\) 对于 \(\alpha > 2\)

参数:

alpha : 类似张量 的 floattensor_like of float

形状参数（alpha > 0）。

m : 类似张量 的 floattensor_like of float

尺度参数（m > 0）。

方法

Pareto.dist(alpha, m, **kwargs)

创建一个与 cls 分布相对应的张量变量。