帕累托分布

什么是帕累托分布
  帕累托分布是以意大利經濟學家維弗雷多·帕雷托命名的。 是從大量真實世界的現象中發現的冪次定律分布。這個分布在經濟學以外,也被稱爲布拉德福分布。
  帕累托因對意大利20%的人口擁有80%的財產的觀察而著名,後來被約瑟夫·朱蘭和其他人概括爲帕累托法則(80/20法則),後來進一步概括爲帕累托分布的概念。
帕累托分布的概述
  19世紀末期,意大利經濟學家維弗雷多·帕累托認爲,貧與富的存在,既是經濟問題,也有政治原因。
  帕累托研究英國人的收入分配問題時發現,絕大部分社會財富最終總會流向少數人羣;他還發現,某一部分人口佔總人口的比例,與這一部分人所擁有的財富的份額具有比較確定的計量經濟關系;進一步的研究證實,這種不平衡模式可以重復出現,甚至可以預測經濟學把這一社會財富的分布狀態,稱爲“帕累托分布”。
  帕累托分布可以歸納爲一個非常簡潔的表述:通過市場交易,20%的人將佔有80%的社會財富,如果交易可以不斷進行下去,那么,“在因和果、努力和收獲之間,普遍存在着不平衡關系,典型的情況是:80%的收獲來自20%的努力;其他 80%的力氣只帶來20%的結果”。丹尼爾·貝爾在《帕累托分布與收入最大化》中進一步敘述到:“如果待分配財富總量是100萬元,人數爲100人,那么我們會有這樣一組對應的分配比例:排在前面的20個人,分得80萬元;同理,這20人中的4個人,分得64萬元;4個人中的1個人,分得50萬元。”
  如果我們把這些數據用數學公式簡單處理一下,就會顯示一條收縮中的“財富曲线”以及一條發散中的“貧困曲线”。它的最終走向,是必然會“清零”的,也只有如此,“財富”中所包含的生產力因子才能重新釋放出來。
  帕累托分布從經濟學角度論證出,社會分配的“絕對的失衡”必然導致“絕對的貧困”,甚至導致“宗教末日審判”的來臨,除非我們可以通過政治手段,人爲地阻止財富向高端不斷聚集,否則,貧富雙方的利益衝突是不可避免的。
帕累托分布的函數
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  圖:帕累托分布 (xmin=1)
  在帕累托分布中,如果X是一個隨機變量, 則X概率分布如下面的公式所示:
tp://wiki.mbalib.com/w/images/math/5/1/2/512487022d1bd4eb568dabd740ea91ea.png" alt="{\rm P}(X>x)=\left(\frac{x}{x_{\min}}\right)^{-k}">

  其中x是任何一個大於xmin的數,xmin是X最小的可能值(正數),k是爲正的參數帕累托分布曲线族是由兩個數量參數化的:xmin和k。分布密度則爲
tp://wiki.mbalib.com/w/images/math/4/f/3/4f33ca69db7a148088e1592a3783ff94.png" alt="p(x) = \left \{ \begin{matrix} 0, & \mbox{if }x < x_{\min}; \\ \\ {k \; x_{\min}^k \over x^{k+1}}, & \mbox{if }x > x_{\min}. \end{matrix} \right.">

  帕累托分布屬於連續概率分布。
  “吉普夫定律”, 也稱爲“zeta 分布”, 也可以被認爲是在離散概率分布中的帕累托分布。 一個遵守帕累托分布的隨機變量期望值爲 tp://wiki.mbalib.com/w/images/math/4/e/d/4edb3a7bd9eeb4f31dace509533c5a2e.png" alt="x_{\min} \; k \over k-1"> (如果 tp://wiki.mbalib.com/w/images/math/5/7/8/57865ecc56bb1c7bd56ab6bbfab13180.png" alt="k \leq 1">, 期望值爲無窮大) 且隨機變量標準差tp://wiki.mbalib.com/w/images/math/a/4/b/a4b37764b2c92bd2654ecc8c22bafd98.png" alt="{x_{\min} \over k-1} \sqrt{k \over k-2}"> (如果 tp://wiki.mbalib.com/w/images/math/8/9/7/897297ea63399e327632a77e9613e248.png" alt="k \leq 2">, 標準差不存在)。
被大致認爲的帕累托分布
被認爲大致是帕累托分布的例子有:
在現代工業資本主義創造了大量中產階級之前,財富在個人之間的分布。 甚至在現代工業資本主義創造了大量中產階級之後,財富在個人之間的分布。 人類居住區的大小 對維基百科條目的訪問 接近絕對零度時,愛因斯坦凝聚的團簇 在互聯網流量中文件尺寸的分布 油田的石油儲備數量 龍卷風帶來的災難的數量

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