Guia rápido para Numpy Random Pareto
Ao longo deste artigo, veremos mais a fundo o que é a distribuição de Pareto, como funciona o Numpy Random Pareto e, em particular, como ele pode ser implementado no NumPy de uma maneira que faça sentido.
O que é a distribuição de Pareto?
A distribuição de Pareto é uma distribuição de probabilidade contínua usada para descrever fenômenos onde alguns valores ocorrem com alta frequência, enquanto o restante ocorre com baixa frequência.
É comumente usado em economia, finanças e seguros para modelar fenômenos como distribuição de riqueza e severidade de sinistros de seguros.
A distribuição de Pareto tem dois parâmetros alfa e escala .
- O parâmetro alfa é um parâmetro de forma que determina a forma da distribuição.
- O parâmetro de escala é um parâmetro de escala que determina o valor mínimo da distribuição.
Distribuição Aleatória de Pareto Numpy
Uma distribuição pareto aleatória numpy segue a lei de Pareto, o que significa que 20% dos fatores causam 80% do resultado).
Existem dois parâmetros nele:
| Parâmetros | Visão geral |
| a | parâmetro que descreve a forma. |
| tamanho | Determina a forma da matriz. |
Abaixo estão exemplos de como usar Numpy Random Pareto para gerar números aleatórios da distribuição de Pareto
Escolha uma amostra da distribuição de Pareto com dimensões quatro por dois e uma forma de cinco:
Example:
A distribuição pareto tem forma um e dimensões uma a uma. Você pode obter uma amostra dessa distribuição da seguinte maneira:
Example:
Visualização
A visualização dos dados gerados pela função Numpy Random Pareto pode ser útil para entender a distribuição e as características dos dados.
Aqui estão algumas maneiras de visualizar os dados gerados pelo Numpy Random Pareto:
Mostre a ilustração visual da Distribuição de Pareto:
Example:
Aplique kde=True e hist = True:
Example:
Benefícios
O uso da função Numpy Random Pareto pode ter vários benefícios, incluindo:
- A distribuição de Pareto é comumente usada para modelar fenômenos do mundo real, como distribuição de renda, o número de acessos que um site recebe e o tamanho dos terremotos. Ao usá-lo, você pode gerar dados que se assemelham a esses fenômenos do mundo real.
- A distribuição de Pareto é conhecida por ter uma “cauda pesada”, o que significa que pode gerar eventos extremos que ocorrem com baixa probabilidade, mas têm grande impacto. Ao usá-lo, você pode simular esses eventos extremos e testar como seu sistema ou modelo responde a eles.
- A distribuição de Pareto pode ser usada para testar hipóteses estatísticas, como se um conjunto de dados segue uma distribuição de lei de potência. Ao gerar dados com a função Numpy Random Pareto, você pode testar essas hipóteses e obter informações sobre os padrões subjacentes de seus dados.
- A função Numpy Random Pareto pode ser usada para gerar conjuntos de dados de treinamento e teste para algoritmos de aprendizado de máquina. Isso pode ser particularmente útil ao trabalhar com conjuntos de dados desequilibrados ou conjuntos de dados que contêm valores extremos.
- Ao visualizar os dados gerados pela função Numpy Random Pareto, você pode obter informações sobre a distribuição e as características dos dados. Isso pode ajudá-lo a identificar padrões e valores discrepantes e tomar decisões mais informadas sobre como visualizar e analisar os dados.
