Многовариантное распределение Парето - Википедия - Multivariate Pareto distribution

В статистика, а многомерное распределение Парето является многомерным расширением одномерного Распределение Парето.^[1]

Существует несколько различных типов одномерных распределений Парето, включая Типы Парето I - IV и Феллер-Парето.^[2] Для многих из этих типов определены многомерные распределения Парето.

Двумерные распределения Парето

Двумерное распределение Парето первого рода

Мардия (1962)^[3] определил двумерное распределение с кумулятивной функцией распределения (CDF), заданной

${ Displaystyle F (x_ {1}, x_ {2}) = 1- sum _ {i = 1} ^ {2} left ({ frac {x_ {i}} { theta _ {i}} } right) ^ {- a} + left ( sum _ {i = 1} ^ {2} { frac {x_ {i}} { theta _ {i}}} - 1 right) ^ { -a}, qquad x_ {i}> theta _ {i}> 0, i = 1,2; a> 0,}$

и совместная функция плотности

${ displaystyle f (x_ {1}, x_ {2}) = (a + 1) a ( theta _ {1} theta _ {2}) ^ {a + 1} ( theta _ {2} x_ {1} + theta _ {1} x_ {2} - theta _ {1} theta _ {2}) ^ {- (a + 2)}, qquad x_ {i} geq theta _ { i}> 0, i = 1,2; a> 0.}$

Маргинальные распределения Тип Парето 1 с функциями плотности

${ displaystyle f (x_ {i}) = a theta _ {i} ^ {a} x_ {i} ^ {- (a + 1)}, qquad x_ {i} geq theta _ {i} > 0, i = 1,2.}$

Средние и дисперсии предельных распределений равны

${ displaystyle E [X_ {i}] = { frac {a theta _ {i}} {a-1}}, a> 1; quad Var (X_ {i}) = { frac {a theta _ {i} ^ {2}} {(a-1) ^ {2} (a-2)}}, a> 2; quad i = 1,2,}$

и для а > 2, Икс₁ и Икс₂ положительно коррелируют с

${ displaystyle operatorname {cov} (X_ {1}, X_ {2}) = { frac { theta _ {1} theta _ {2}} {(a-1) ^ {2} (a- 2)}}, { text {и}} operatorname {cor} (X_ {1}, X_ {2}) = { frac {1} {a}}.}$

Двумерное распределение Парето второго рода

Арнольд^[4] предлагает представить двумерный дополнительный CDF типа I по Парето с помощью

${ Displaystyle { overline {F}} (x_ {1}, x_ {2}) = left (1+ sum _ {i = 1} ^ {2} { frac {x_ {i} - theta _ {i}} { theta _ {i}}} right) ^ {- a}, qquad x_ {i}> theta _ {i}, i = 1,2.}$

Если разрешено различие параметров местоположения и масштаба, дополнительный CDF

${ displaystyle { overline {F}} (x_ {1}, x_ {2}) = left (1+ sum _ {i = 1} ^ {2} { frac {x_ {i} - mu _ {i}} { sigma _ {i}}} right) ^ {- a}, qquad x_ {i}> mu _ {i}, i = 1,2,}$

который имеет одномерные маргинальные распределения Парето типа II. Это распределение называется многомерное распределение Парето типа II пользователя Arnold.^[4] (Это определение не эквивалентно двумерному распределению Парето второго рода Мардии.)^[3]

За а > 1 предельные средние

${ displaystyle E [X_ {i}] = mu _ {i} + { frac { sigma _ {i}} {a-1}}, qquad i = 1,2,}$

в то время как для а > 2, дисперсия, ковариация и корреляция такие же, как и для многомерного Парето первого рода.

Многомерные распределения Парето

Многомерное распределение Парето первого рода

Мардиа^[3] Многомерное распределение Парето первого рода имеет совместную функцию плотности вероятности, заданную формулой

${ displaystyle f (x_ {1}, dots, x_ {k}) = a (a + 1) cdots (a + k-1) left ( prod _ {i = 1} ^ {k} theta _ {i} right) ^ {- 1} left ( sum _ {i = 1} ^ {k} { frac {x_ {i}} { theta _ {i}}} - k + 1 right) ^ {- (a + k)}, qquad x_ {i}> theta _ {i}> 0, a> 0, qquad (1)}$

Маргинальные распределения имеют тот же вид, что и (1), а одномерные маргинальные распределения имеют вид Распределение Парето типа I. Дополнительный CDF - это

${ displaystyle { overline {F}} (x_ {1}, dots, x_ {k}) = left ( sum _ {i = 1} ^ {k} { frac {x_ {i}} { theta _ {i}}} - k + 1 right) ^ {- a}, qquad x_ {i}> theta _ {i}> 0, i = 1, dots, k; a> 0. quad (2)}$

Предельные средние и дисперсии представлены как

${ displaystyle E [X_ {i}] = { frac {a theta _ {i}} {a-1}}, { text {for}} a> 1, { text {и}} Var ( X_ {i}) = { frac {a theta _ {i} ^ {2}} {(a-1) ^ {2} (a-2)}}, { text {for}} a> 2 .}$

Если а > 2 ковариации и корреляции положительны с

${ displaystyle operatorname {cov} (X_ {i}, X_ {j}) = { frac { theta _ {i} theta _ {j}} {(a-1) ^ {2} (a- 2)}}, qquad operatorname {cor} (X_ {i}, X_ {j}) = { frac {1} {a}}, qquad i neq j.}$

Многомерное распределение Парето второго рода

Арнольд^[4] предлагает представить многомерный дополнительный CDF типа I по Парето

${ displaystyle { overline {F}} (x_ {1}, dots, x_ {k}) = left (1+ sum _ {i = 1} ^ {k} { frac {x_ {i}) - theta _ {i}} { theta _ {i}}} right) ^ {- a}, qquad x_ {i}> theta _ {i}> 0, quad i = 1, dots , k.}$

Если разрешено различие параметров местоположения и масштаба, дополнительный CDF

${ displaystyle { overline {F}} (x_ {1}, dots, x_ {k}) = left (1+ sum _ {i = 1} ^ {k} { frac {x_ {i}) - mu _ {i}} { sigma _ {i}}} right) ^ {- a}, qquad x_ {i}> mu _ {i}, quad i = 1, dots, k , qquad (3)}$

которая имеет маргинальные распределения того же типа (3) и Тип Парето II одномерные маржинальные распределения. Это распределение называется многомерное распределение Парето типа II пользователя Arnold.^[4]

За а > 1, предельные средние

${ displaystyle E [X_ {i}] = mu _ {i} + { frac { sigma _ {i}} {a-1}}, qquad i = 1, dots, k,}$

в то время как для а > 2, дисперсии, ковариации и корреляции такие же, как и для многомерного Парето первого рода.

Многомерное распределение Парето четвертого рода

Случайный вектор Икс имеет k-размерный многомерное распределение Парето четвертого рода^[4] если его совместная функция выживания

${ displaystyle { overline {F}} (x_ {1}, dots, x_ {k}) = left (1+ sum _ {i = 1} ^ {k} left ({ frac {x_ {i} - mu _ {i}} { sigma _ {i}}} right) ^ {1 / gamma _ {i}} right) ^ {- a}, qquad x_ {i}> mu _ {i}, sigma _ {i}> 0, i = 1, dots, k; a> 0. qquad (4)}$

В k₁-мерные маргинальные распределения (k₁<k) того же типа, что и (4), а одномерные маргинальные распределения относятся к типу Парето IV.

Многомерное распределение Феллера – Парето

Случайный вектор Икс имеет k-мерное распределение Феллера – Парето, если

${ displaystyle X_ {i} = mu _ {i} + (W_ {i} / Z) ^ { gamma _ {i}}, qquad i = 1, dots, k, qquad (5)}$

куда

${ Displaystyle W_ {я} sim Gamma ( beta _ {i}, 1), quad i = 1, dots, k, qquad Z sim Gamma ( alpha, 1),}$

независимые гамма-переменные.^[4] Маржинальные распределения и условные распределения однотипны (5); то есть они являются многомерными распределениями Феллера – Парето. Одномерные маргинальные распределения имеют вид Феллер-Парето тип.

Рекомендации