Verschobene Pareto-Verteilung
Die verschobene Pareto-Verteilung, auch Lomax-Verteilung genannt, ist eine in der mathematischen Statistik betrachtete Wahrscheinlichkeitsverteilung, die besonders zur Modellierung von Großschäden geeignet ist, insbesondere bei Industrie- und Rückversicherungen. Mathematisch handelt es sich hierbei um eine Pareto-Verteilung, deren Verteilungskurve um einen festen Parameterwert verschoben ist, woraus sich der Name dieser Verteilung ableitet.
Definition
Eine stetige Zufallsvariable <math>X</math> genügt der verschobenen Pareto-Verteilung <math>\operatorname{Par^\star}(a,b)</math> mit den Parametern <math>a > 0</math> und <math>b > 0</math>, wenn sie die Wahrscheinlichkeitsdichte
- <math>f(x)=\begin{cases}
ab(1+bx)^{-(a+1)} & x\geq 0 \\
0 & x<0.
\end{cases}</math>
besitzt. Hierbei ist <math>\frac{1}{b}</math> ein Skalenparameter der Verteilung.
Eigenschaften
Verteilungsfunktion
Die Verteilungsfunktion ist für <math>x \geq 0</math> gegeben durch
- <math>F(x) = P(X \leq x) = 1 - (1 + bx)^{-a}</math>.
Insbesondere gilt damit für die Überlebensfunktion: <math>P(X > x) = 1 - F(x) = (1+bx)^{-a}</math>.
Erwartungswert
Der Erwartungswert ergibt sich zu:
- <math>\operatorname{E}(X) = \frac{1}{b(a-1)}.</math>
Varianz
Die Varianz ist angebbar als
- <math>\operatorname{Var} (X) = \frac{1}{b^2}\left(\frac{a}{a-2}-\frac{a^2}{(a-1)^2}\right) = \frac{a}{b^2(a-1)^2(a-2)}.</math>
Standardabweichung
Aus Erwartungswert und Varianz ergibt sich die Standardabweichung
- <math>\sigma(X) = \sqrt{\frac{1}{b^2}\left(\frac{a}{a-2}-\frac{a^2}{(a-1)^2}\right)} = \frac{1}{b(a-1)}\sqrt{\frac{a}{a-2}}.</math>
Variationskoeffizient
Aus Erwartungswert und Varianz erhält man den Variationskoeffizienten
- <math>\operatorname{VarK}(X) = \sqrt{\frac{a}{a-2}}.</math>
Schiefe
Für die Schiefe resultiert
- <math>\operatorname{v}(X) = \frac{\displaystyle\frac{a}{a-3}-3\frac{a^2}{(a-2)(a-1)}+2\frac{a^3}{(a-1)^3}}
{\displaystyle\left(\frac{a}{a-2}-\frac{a^2}{(a-1)^2}\right)^{\frac{3}{2}}}.</math>
Charakteristische Funktion
Die charakteristische Funktion ist für die verschobene Pareto-Verteilung nicht in geschlossener Form angebbar.
Momenterzeugende Funktion
Die momenterzeugende Funktion ist für die verschobene Pareto-Verteilung nicht in geschlossener Form angebbar.
Literatur
- Klaus Jürgen Schröter: Verfahren zur Approximation der Gesamtschadenverteilung: Systematisierung, Techniken und Vergleiche. Band 1 von Karlsruher Reihe, Beiträge zur Versicherungswissenschaft, Verlag Versicherungswirtsch., 1995, ISBN 978-3-88487-471-4, S. 35.
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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
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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
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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
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