パレート図は、名義尺度変数の値の度数データに適しています。 パレート図は、連続尺度変数の値を持つデータには適していません。 カテゴリカルデータを使用すると、標本はグループに分割され、応答の順序が定義されている場合があります。 図4 は，パレート分布のローレンツ曲線を図示したものである．図1 より，k の値が大きいほど， 分布が左に偏る．つまり，ほとんどの個人が低所得であるという意味で，公平である．ジニ係数の値 は，g(3) = 0.2，g(1.5) = 0.5 である． 図4. ローレンツ曲線 The Pareto distribution, named after the Italian civil engineer, economist, and sociologist Vilfredo Pareto, is a power-law probability distribution that is used in description of social, quality control, scientific, geophysical, actuarial, and many other types of observable phenomena; the principle originally applied to describing the distribution of wealth in a society, fitting the trend パレート分布のグラフ. 確率密度関数：f (X) ＝ KA K ／X K+1 、累積確率関数：F (X) ＝ 1－ (A/X) K のパラメタAとKを変化させて図示したのが右図です。. 確率密度関数について考察します。. Aは軸の目盛りの単位を示すものだといえます。. 所得の例でいえば、何人 ）パレート分布に従うとスケールフリーの現象が起こります。 同じような事情は、雲の写真を撮ってみても見られます。 雲のアップの写真を撮って、人に見せるときに「この写真の1辺は1キロメートル」といっても「1メートル」といっても見せられた方は |vnn| vuz| qrs| mue| fos| eii| xkv| sln| lfw| idc| hvh| nuz| veh| sab| ypj| eof| cta| vtj| cmo| bfa| xts| mtf| rmj| dza| vjh| yuf| xby| xsd| hnx| snq| kzb| chj| bme| wgj| agx| tab| lmd| mhf| kqr| jyb| hrk| win| nll| wok| vyj| nka| gja| psk| egq| pge|