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概率上的帕累托分布。
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新词的本托-帕累托分布。
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帕累托分布以意大利经济学家维弗雷多·帕累托的名字命名。 它是从大量现实世界现象中发现的幂律分布。 这种分布不属于经济学范围,也称为布拉德福德分布。
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缩略语全名中文解释类别:gpdglycerol, 3-phosphate, dehydrogenase, 3-phosphosphoglycerol, dehydrogenase, biology; 有机化学品; 材料科学; 燃料化学品; 一般化工行业; gpd甘油-3-磷酸脱氢酶3-磷酸甘油脱氢酶生物学; 燃料化学品; 一般化工行业; 农作物; GPD广义帕累托分布石油和天然气行业; GPDGALLONS 每天 GPDGALLONS 每天 未知 GPDGALLONS 每天 GPDGALLONS 光电二极管 镓光电二极管 通用领域 GPDGALLONS 每天 加仑/天 GPDGUTTURAL POUCH 白喉 食道憩室 白喉 GPDGALLONS 每天 未知 GPDGASEOUS消化产物 消化过程中气体产物的一般域GPDGASESEOUS消化过程产物 一般域。
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gpd?这是毛利美元
折算是以美元计的总毛利润,或总利润,即总消费。
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GPD是中国知名的手持品牌,生产世界上最小的笔记本电脑。
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“长尾”一词最早是由《连线》杂志主编克里斯·安德森(Chris Anderson)在2004年10月的文章《长尾》(The Long Tail)中创造的,用来描述亚马逊和Netflix等商业和经济模式。 “长尾”实际上是统计学的幂律和帕累托分布特征的口语表达。
过去,人们只能关注重要的人或重要的事情,如果把这些人或事描绘成正态分布曲线,人们只能关注曲线的“头”,而忽略了大部分处于曲线“尾部”的人或事,需要更多的努力和成本去关注。 例如,制造商在销售产品时,专注于少数所谓的“VIP”客户,并且“没有时间”照顾在数量上占多数的普通消费者。 在互联网时代,由于注意力成本大大降低,人们有可能以极低的成本关注正态分布曲线的“尾巴”,关注“尾巴”的整体收益甚至会超过“头部”。
比如,某知名**是全球最大的在线广告主,它没有大客户,其收入完全来自被其他广告商忽视的中小企业。 安德森认为,互联网时代是一个聚焦“长尾”,充分发挥“长尾”好处的时代。
长尾市场也被称为“利基市场”。 “niche”一词是英文“niche”的音译,翻译过来就是“niche”,意思是填补空白或看到接缝。 菲利普·科特勒(Philip Kotler)在营销管理中对利基的定义是:
利基是对某些群体的狭隘识别,这是一个小市场,其需求没有得到很好的满足,或者“有利润的基础”。
通过市场细分,企业聚焦特定目标市场,或严格针对某一细分市场,或聚焦某一产品和服务,创造产品和服务优势。
长尾理论是互联网时代兴起的一种新理论,由于成本和效率的因素,当商品的储存、流通和展示的场所和渠道足够宽广时,商品生产成本急剧下降,个人可以生产,商品销售成本大幅降低, 几乎任何以前看似需求量极低的产品,只要卖出去,就会有人买。这些需求量和销量较低的产品的共同市场份额可以与主流产品相当,甚至更大。
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兄弟,也给我发一份。
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南开的同事们,我也在做这个问题,王群勇的课太无聊了。
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打电话给你的兄弟来教你,或者叫一个比你年长的人。
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下面的英语纯粹是糊弄人,是不是极值什么的,你是什么水平? 本科? 研究生? 如果是本科生的电子邮件地址,我会给你发一份我为你写的副本。
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写第二个,有那么多集中的趋势,有很多概念等等,用SPSS做一些例子就够了。
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拿出5000元,说不定有人会帮你做。
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你是南开大学王群雍的学生吧? 不要再挣扎了,因为我也没有找到它...... 自己写的,我都潦草地写了。。。老师不应该看它
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对于非负随机变量 u,分布函数 f(t) 和协分布函数 fc(t) 分别为 f(t) = p 和 fc(t) = 1 - f(t)。当 fc ( t ) 满足时。
limt →∞fc ( t + s) / fc ( t) ]= 1 , s >=0
,将 f( t) 定义为重尾分布。
帕累托分布是一种常用的重尾分布,其分布函数表示为 。
f( t ) = 1 - t) 其中 是 ( t) 的指数,难度 “, =0
式中(0 < 2)为形状参数,决定了分布函数拖尾的严重程度; 是位置参数。
重尾分布意味着可以以更大的概率获得较大的值。 因此,与弱随机性相反,重尾分布通常表明病理学。 增加的各种结果被确定为具有重尾分布,包括收入分配、财务报告、保险支出、网页参考链接等。
重尾分布的一个特殊子集是幂定律,这意味着概率密度函数是一个幂。 一个技术难点是,并非所有矩都存在于这些分布中,这通常意味着它们使用分位数和其他顺序统计量。 这意味着中心极限定理不再成立。
但是对于线性组合,例如均值,即稳定分布,我们得到了一个新的标准极限分布。
设 x 为随机变量,f(x)=p[xinf1-- f(x) 1 (x a) (a>0) x 的分布称为重尾分布,也称为幂律分布。
一般来说,服从重尾分布的随机变量x具有较大甚至无限的方差,当a<=1时,x的均值也是无限的。 随机变量 x 将取一个非常大的值,概率不可忽略,即大量小样本值和少量大样本值共存。
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示例中简要描述的每个事件所遭受的损失金额未考虑 BMS 的设计。 无论每次事故的损失如何,相同数量的事故的被保险人将只获得相同数量的事故赔偿。 从这个角度来看,BMS设计的上述做法对在事故中遭受小额损失的投保人是不公平的。
事实上,如果勒梅尔提出的BMS适用于整个世界(韩国除外),则不利于对没有如此严重损害的事故的索赔。 BMS在韩国(根据条款)强制执行,人身伤害对MALUS的索赔更高是基于事故的严重程度,而不是基于投保人对财产损失的索赔。 BMS旨在将PICARD的严重性包括在内,并推广负二项式模型,以便将索赔分为两类(小额损失和大额损失)。
为了区分大损失和小损失,有两种选择:1.低于限额的损失为小额损失,其余为大损失。 2.造成财产损失和人身伤害的事故的故障,对那些有人身伤害的投保人来说更不利。
Pinquet 设计了一个理想的 BMS,它通过添加两个异构组件来考虑索赔的严重性,从基于索赔数量和成本核算的规模开始。 它们代表了解释严重程度变化时未发现的因素。
索赔费用应遵循对比系数或数字的正态分布。 信誉表述来自为下一阶段提供的索赔的平均值**。 本文是考虑到每个投保人提出的索赔数量和索赔所遭受的确切损失金额,开发最理想的 BMS。
通过假设索赔数量根据负二项分布进行分配,索赔损失根据帕累托分布进行分配,我们扩展了 Lemaire 习惯于根据索赔数量设计理想 BMS 的框架。 使用贝叶斯定理,我们发现平均索赔频率的后验分布和每个产品平均索赔数的后验分布.........