Logarithmische Verteilung
Die logarithmische Verteilung ist eine Wahrscheinlichkeitsverteilung in der Stochastik, der Mathematik des Zufalls. Sie ist univariat, eine diskrete Wahrscheinlichkeitsverteilung und kommt aus dem Bereich der Versicherungsmathematik. Sie ist interessant als Schadenshöhenverteilung, wird aber kaum zur Bestimmung der Schadensanzahlen benutzt.
Definition
Eine diskrete Zufallsgröße <math>X \in \mathbb{N} \setminus \left\{0\right\}</math> genügt der logarithmischen Verteilung mit dem Parameter <math>p</math> (Erfolgswahrscheinlichkeit), wenn sie die Wahrscheinlichkeit
- <math>\operatorname{P}(X=k)=f(k)= -\frac{p^{k}}{k}\cdot\frac{1}{\ln(1-p)}</math>
besitzt.
Eigenschaften
Erwartungswert
Die logarithmische Verteilung hat einen Erwartungswert von
- <math>\operatorname{E}(X) = -\frac{p}{(1-p)\ln(1-p)}</math>.
Varianz
Die Varianz bestimmt sich zu
- <math>\operatorname{Var}(X) = -\frac{p \cdot (\ln(1-p)+p)}{(1-p)^{2}\ln^{2}(1-p)}</math>.
Variationskoeffizient
Aus Erwartungswert und Varianz erhält man sofort den Variationskoeffizienten
- <math>\operatorname{VarK}(X) = \sqrt{-\frac{p}{\ln(1-p)+p}}</math>.
Schiefe
Die Schiefe ergibt sich zu:
- <math>\operatorname{v}(X) = \frac{1}{\sqrt{p(-\ln(1-p)-p)}}
\left(\frac{\ln^{2}(1-p)}{-\ln(1-p)-p}+p(-\ln(1-p)-2p)\right)</math>.
Charakteristische Funktion
Die charakteristische Funktion hat die Form
- <math>\phi_{X}(s) = \frac{\ln(1-pe^{is})}{\ln(1-p)}</math>.
Wahrscheinlichkeitserzeugende Funktion
Für die wahrscheinlichkeitserzeugende Funktion erhält man
- <math>g_{X}(s) = \frac{\ln(1-ps)}{\ln(1-p)}</math>.
Momenterzeugende Funktion
Die momenterzeugende Funktion der logarithmischen Verteilung ist
- <math>m_{X}(s) = \frac{\ln(1-pe^{s})}{\ln(1-p)}</math>.
Iterative Berechnung
Für die Wahrscheinlichkeitsfunktion gilt die rekursive Gleichung
- <math> f(k+1) = \frac{kp}{k+1}f(k) </math>
mit Startwert
- <math>f(1) = \frac{-p}{\ln(1-p)} </math>.
Dies kann zur effektiven Implementierung von logarithmisch verteilten Zufallszahlen genutzt werden.
Beziehung zu anderen Verteilungen
Kombiniert man die logarithmische Verteilung mit der zusammengesetzten Poisson-Verteilung, so entsteht die negative Binomialverteilung und damit als Spezialfall auch die geometrische Verteilung.
Literatur
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Weblinks
- {{#if: | | Eric W. Weisstein }}: Logarithmic Distribution. In: MathWorld (englisch). {{#if: Log-SeriesDistribution | {{#ifeq: {{#property:P2812}} | Log-SeriesDistribution | | {{#if: {{#property:P2812}} | {{#ifeq: 0 | 0 | }} | {{#ifeq: 0 | 0 | }} }} }} }}
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|Diskrete univariate Verteilungen für endliche Mengen:
Benford |
Bernoulli |
beta-binomial |
binomial |
Dirac |
diskret uniform |
empirisch |
hypergeometrisch |
kategorial |
negativ hypergeometrisch |
Rademacher |
verallgemeinert binomial |
Zipf |
Zipf-Mandelbrot |
Zweipunkt
Diskrete univariate Verteilungen für unendliche Mengen:
Boltzmann |
Conway-Maxwell-Poisson |
discrete-Phase-Type |
erweitert negativ binomial |
Gauss-Kuzmin |
gemischt Poisson |
geometrisch |
logarithmisch |
negativ binomial |
parabolisch-fraktal |
Poisson |
Skellam |
verallgemeinert Poisson |
Yule-Simon |
Zeta
|
Diskrete univariate Verteilungen für endliche Mengen:
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Diskrete univariate Verteilungen für unendliche Mengen:
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{{#if:
Kontinuierliche univariate Verteilungen mit kompaktem Intervall:
Beta |
Cantor |
Kumaraswamy |
raised Cosine |
Dreieck |
Trapez |
U-quadratisch |
stetig uniform |
Wigner-Halbkreis
Kontinuierliche univariate Verteilungen mit halboffenem Intervall:
Beta prime |
Bose-Einstein |
Burr |
Chi |
Chi-Quadrat |
Coxian |
Erlang |
Exponential |
Extremwert |
F |
Fermi-Dirac |
Folded normal |
Fréchet |
Gamma |
Gamma-Gamma |
verallgemeinert invers Gauß |
halblogistisch |
halbnormal |
Hartman-Watson |
Hotellings T-Quadrat |
hyper-exponentiale |
hypoexponential |
invers Chi-Quadrat |
scale-invers Chi-Quadrat |
Invers Normal |
Invers Gamma |
Kolmogorow-Verteilung |
Lévy |
log-normal |
log-logistisch |
Maxwell-Boltzmann |
Maxwell-Speed |
Nakagami |
nichtzentriert Chi-Quadrat |
Pareto |
Phase-Type |
Rayleigh |
relativistisch Breit-Wigner |
Rice |
Rosin-Rammler |
shifted Gompertz |
truncated normal |
Type-2-Gumbel |
Weibull |
Wilks’ Lambda
Kontinuierliche univariate Verteilungen mit unbeschränktem Intervall:
Cauchy |
Extremwert |
exponential Power |
Fishers z |
Fisher-Tippett (Gumbel) |
generalized hyperbolic |
Hyperbolic-secant |
Landau |
Laplace |
alpha-stabil |
logistisch |
normal (Gauß) |
normal-invers Gauß’sch |
Skew-normal |
Studentsche t |
Type-1-Gumbel |
Variance-Gamma |
Voigt
|
Kontinuierliche univariate Verteilungen mit kompaktem Intervall:
Beta |
Cantor |
Kumaraswamy |
raised Cosine |
Dreieck |
Trapez |
U-quadratisch |
stetig uniform |
Wigner-Halbkreis
Kontinuierliche univariate Verteilungen mit halboffenem Intervall:
Beta prime |
Bose-Einstein |
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Chi |
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Erlang |
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Extremwert |
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Diskrete multivariate Verteilungen:
Dirichlet compound multinomial |
Ewens |
gemischt Multinomial |
multinomial |
multivariat hypergeometrisch |
multivariat Poisson |
negativmultinomial |
Pólya/Eggenberger |
polyhypergeometrisch
Kontinuierliche multivariate Verteilungen:
Dirichlet |
GEM |
generalized Dirichlet |
multivariat normal |
multivariat Student |
normalskaliert invers Gamma |
Normal-Gamma |
Poisson-Dirichlet
Multivariate Matrixverteilungen:
Gleichverteilung auf der Stiefel-Mannigfaltigkeit |
Invers Wishart |
Matrix Beta |
Matrix Gamma |
Matrix invers Beta |
Matrix invers Gamma |
Matrix Normal |
Matrix Student-t |
Matrix-Von-Mises-Fisher-Verteilung |
Normal-invers-Wishart |
Normal-Wishart |
Wishart
|
Diskrete multivariate Verteilungen:
Dirichlet compound multinomial |
Ewens |
gemischt Multinomial |
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multivariat Poisson |
negativmultinomial |
Pólya/Eggenberger |
polyhypergeometrisch
Kontinuierliche multivariate Verteilungen:
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generalized Dirichlet |
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