フレシェ分布

提供: testwiki
ナビゲーションに移動 検索に移動

テンプレート:確率分布

フレシェ分布テンプレート:Lang-en) は逆ワイブル分布としても知られている。フレシェ分布は、ガンベル分布(タイプIの極値分布)、ワイブル分布(タイプIIIの極値分布)とともに、一般化極値分布テンプレート:Lang-en)の特別なケースである。フレシェ分布はタイプIIの極値分布と呼ばれる。

フレシェ分布の名称は、フレシェ分布を発見した数学者モーリス・ルネ・フレシェに由来するテンプレート:Sfn

研究の発展

モーリス・ルネ・フレシェは、1927年に、Fréchet (1927) において、最大値の漸近分布を考察しているテンプレート:Sfnテンプレート:Sfn。フレシェ分布の研究は、さらに、ロナルド・フィッシャーとL・H・C・ティペットの1928年の共著論文によってなされているテンプレート:Sfn。Fisher and Tippett (1928) は、極値分布がガンベル分布(タイプI)、フレシェ分布、ワイブル分布(タイプIII)の3つのいずれか1つのみであることを示したテンプレート:Sfnエミール・ユリウス・ガンベルは、フレシェ分布を含む極値分布の研究を詳細に行い、1958年に極値統計学の書籍をまとめたテンプレート:Sfn

定義と性質

フレシェ分布の累積分布関数は

F(x)=Pr(Xx)=exα if x>0.

である (Alves & Neves 2011) 。ここで、α > 0は、形状パラメータである。フレシェ分布の確率密度関数は

f(x)=αxα1exα

となる。

フレシェ分布の期待値と分散は以下の通りとなる (Alves & Neves 2011)。

  • 期待値はE[X]=Γ(11α) if α>1となる。
  • 分散はVar(X)=Γ(12α)(Γ(11α))2 if α>2となる。

ここで、Γ()ガンマ関数であり、

Γ(z):=0xz1exdx

である。

ガンベル分布(タイプI)、フレシェ分布(タイプII)、ワイブル分布(タイプIII)は、一般化極値分布として単一の分布関数で表現できるテンプレート:Sfn

一般化フレシェ分布

位置パラメータ m(最小値)と尺度パラメータs > 0を含めることで、フレシェ分布を一般化することができるテンプレート:Sfn。 一般化フレシェ分布の累積分布関数は

F(x)=Pr(Xx)=e(xms)α if x>m.

である。 一般化フレシェ分布の確率密度関数は

f(x)=αs(xms)1αe(xms)α

となる。

応用例

水文学
フレシェ分布は、1日当たり降水量の年間最大値のような極端な現象に適用される。
金融
フレシェ分布は、市場収益をモデル化するために使われてきたテンプレート:Sfn
国際経済学貿易論
リカード・モデルを連続財・多数国モデルに拡張した著名な研究 Eaton and Kortum (2002) は、国iの各財を生産する効率性 (Zi) の分布が次のフレシェ分布に従うと仮定したテンプレート:Sfn
Fi(z)=Pr(Ziz)=eTizθ
ここで、θ>1 が形状パラメータ(定義式のα)に相当する。θ が小さいほど、効率性の分散が大きくなり、比較優位の役割が大きくなる。Ti>0 は、分布の場所を左右する追加的なパラメータである。Tiが大きいほど、効率性が高められ、絶対優位が強くなるテンプレート:Sfn

脚注

テンプレート:脚注ヘルプ

注釈

テンプレート:Notelist2

出典

テンプレート:Reflist

参考文献

関連項目

テンプレート:Math-stub テンプレート:確率分布の一覧