Distribució de Benini

Infotaula distribució de probabilitatDistribució de Benini
Tipusdistribució de probabilitat Modifica el valor a Wikidata
EpònimRodolfo Benini Modifica el valor a Wikidata
Paràmetres α > 0 {\displaystyle \alpha >0} forma (real)
β > 0 {\displaystyle \beta >0} forma (real)
σ > 0 {\displaystyle \sigma >0} escala (real)
Suport x > σ {\displaystyle x>\sigma }
fdp e α log x σ β [ log x σ ] 2 ( α x + 2 β log x σ x ) {\displaystyle e^{-\alpha \log {\frac {x}{\sigma }}-\beta \left[\log {\frac {x}{\sigma }}\right]^{2}}\left({\frac {\alpha }{x}}+{\frac {2\beta \log {\frac {x}{\sigma }}}{x}}\right)}
FD 1 e α log x σ β [ log x σ ] 2 {\displaystyle 1-e^{-\alpha \log {\frac {x}{\sigma }}-\beta [\log {\frac {x}{\sigma }}]^{2}}}
Esperança matemàtica σ + σ 2 β H 1 ( 1 + α 2 β ) {\displaystyle \sigma +{\tfrac {\sigma }{\sqrt {2\beta }}}H_{-1}\left({\tfrac {-1+\alpha }{\sqrt {2\beta }}}\right)}
on H n ( x ) {\displaystyle H_{n}(x)} són els polinomis d'Hermite probabilístics
Mediana σ ( e α + α 2 + β log 16 2 β ) {\displaystyle \sigma \left(e^{\frac {-\alpha +{\sqrt {\alpha ^{2}+\beta \log {16}}}}{2\beta }}\right)}
Variància ( σ 2 + 2 σ 2 2 β H 1 ( 2 + α 2 β ) ) μ 2 {\displaystyle \left(\sigma ^{2}+{\tfrac {2\sigma ^{2}}{\sqrt {2\beta }}}H_{-1}\left({\tfrac {-2+\alpha }{\sqrt {2\beta }}}\right)\right)-\mu ^{2}}

En probabilitat, estadística, economia i ciència actuarial, la distribució de Benini és una distribució de probabilitat contínua que sovint s'aplica per modelar els ingressos, la gravetat de les reclamacions o les pèrdues en aplicacions actuarials i altres dades econòmiques.[1][2]

El seu comportament de la cua es descompon més ràpid que una llei de potència, però no tan ràpid com una exponencial. Aquesta distribució va ser introduïda per l'estadístic i demògraf italià Rodolfo Benini en 1905.[3] Una mica més tard de la publicació de l'obra original de Benini, la distribució s'ha descobert o discutit per diversos autors de forma independent.[4]

La distribució

La distribució de Benini, B e n i n i ( α , β , σ ) {\displaystyle \mathrm {Benini} (\alpha ,\beta ,\sigma )} , és una distribució de tres paràmetres, que té la funció de distribució acumulativa (FD)

F ( x ) = 1 exp { α ( log x log σ ) β ( log x log σ ) 2 } = 1 ( x σ ) α β log ( x σ ) {\displaystyle F(x)=1-\exp\{-\alpha (\log x-\log \sigma )-\beta (\log x-\log \sigma )^{2}\}=1-\left({\frac {x}{\sigma }}\right)^{-\alpha -\beta \log {\left({\frac {x}{\sigma }}\right)}}}

on x σ {\displaystyle x\geq \sigma } , els paràmetres de forma són α, β > 0, i σ > 0 és el paràmetre d'escala. Per a la parsimònia de Beníni[3] es considera només el model de dos paràmetres (amb α = 0), amb FD

F ( x ) = 1 exp { β ( log x log σ ) 2 } = 1 ( x σ ) β ( log x log σ ) . {\displaystyle F(x)=1-\exp\{-\beta (\log x-\log \sigma )^{2}\}=1-\left({\frac {x}{\sigma }}\right)^{-\beta (\log x-\log \sigma )}.}

La densitat del model de Benini de dos paràmetres és

f ( x ) = 2 β x exp { β [ log ( x σ ) ] 2 } log ( x σ ) , x σ > 0. {\displaystyle f(x)={\frac {2\beta }{x}}\exp \left\{-\beta \left[\log \left({\frac {x}{\sigma }}\right)\right]^{2}\right\}\cdot \log \left({\frac {x}{\sigma }}\right),\qquad x\geq \sigma >0.}

Simulació

Els dos paràmetres variables de la distribució de Benini poder ser generades pel mètode de la transformació inversa. Per al model de dos paràmetres, la funció quantil (FD inversa) és

F 1 ( u ) = σ exp 1 β log ( 1 u ) , 0 < u < 1. {\displaystyle F^{-1}(u)=\sigma \exp {\sqrt {-{\frac {1}{\beta }}\log(1-u)}},\quad 0<u<1.}

Distribucions relacionades

  • Si X B e n i n i ( α , 0 , σ ) {\displaystyle X\sim \mathrm {Benini} (\alpha ,0,\sigma )\,} , llavors X és una distribució de Pareto amb x m = σ {\displaystyle x_{\mathrm {m} }=\sigma }
  • Si X B e n i n i ( 0 , 1 2 σ 2 , 1 ) , {\displaystyle X\sim \mathrm {Benini} (0,{\tfrac {1}{2\sigma ^{2}}},1),} llavors X e U {\displaystyle X\sim e^{U}} on U R a y l e i g h ( σ ) {\displaystyle U\sim \mathrm {Rayleigh} (\sigma )}

Programari

Els (dos) paràmetres de la distribució de densitat de Benini, distribució de probabilitat, la funció quantil i el generador de nombres aleatoris s'implementa en el paquet VGAM per a R, que també proporciona l'estimació de màxima versemblança del paràmetre de forma.[5]

Referències

  1. A. Sen and J. Silber (2001). Handbook of Income Inequality Measurement, Boston:Kluwer, Section 3: Personal Income Distribution Models.
  2. Kleiber, Christian; Kotz, Samuel. «Cap 7.1: Benini Distribution». A: Statistical Size Distributions in Economics and Actuarial Sciences. Wiley, 2003. ISBN 978-0-471-15064-0. 
  3. 3,0 3,1 Benini, R. (1905). I diagrammi a scala logaritmica (a proposito della graduazione per valore delle successioni ereditarie in Italia, Francia e Inghilterra). Giornale degli Economisti, Series II, 16, 222–231.
  4. Kleiber i Kotz (2003), p. 236.
  5. Thomas W. Yee «The VGAM Package for Categorical Data Analysis». Journal of Statistical Software, 32, 10, 2010, pàg. 1–34. Vegeu també VGAM reference manual Arxivat 2013-09-23 a Wayback Machine. (anglès)

Enllaços externs

  • Benini Distribution, en Wolfram Mathematica (definició i grafics) PDF(anglès)
  • Vegeu aquesta plantilla
Distribucions discretes
amb suport finit
Distribucions discretes
amb suport infinit
Distribucions contínues
suportades sobre un interval acotat
Distribucions contínues
suportades sobre un interval semi-infinit
Distribucions contínues
suportades en tota la recta real
Distribucions contínues
amb el suport de varis tipus
Barreja de distribució variable-contínua
Distribució conjunta
Discreta
Ewens
Multinomial
Multinomial de Dirichlet
Multinomial negativa
Contínua
Dirichlet
Dirichlet generalitzada
Estable multivariant
Gamma normal
Gamma normal inversa
Normal multivariable
t multivariable
Matriu de valor
Matriu gamma
Matriu gamma inversa
Matriu normal
Normal de Wishart
Normal de Wishart inversa
t matriu
Wishart
Wishart inversa
Direccionals
Univariada (circular)
Asimètrica de Laplace envoltada
Cauchy envoltada
Exponencial envoltada
Lévy envoltada
Normal envoltada
Circular uniforme
Univariada de von Mises
Bivariada (esfèrica)
Kent
Bivariada (toroidal)
Bivariada de von Mises
Multivariada
von Mises-Fisher
Bingham
Degenerada i singular
Degenerada
Delta de Dirac
Singular
Cantor
Famílies