帕累托分布以意大利经济学家维弗雷多·帕雷托命名的,是从大量真实世界的现象中发现的幂定律分布。这个分布在经济学以外,也被称为布拉德福分布。

在帕累托分布中,如果X是一个随机向量,那么X的概率分布:
P(X>x)=(xxmin)−k P(X>x)=(\frac{x}{x_{min}})^{-k} P(X>x)=(xminx)k
其中x是任何可能大于xmin的数,xmin是X最小的可能值(正数),k是正的参数 其中x是任何可能大于x_{min}的数,x_{min}是X最小的可能值(正数),k是正的参数 xxminxminX()k
分布密度为:
p(x)={0,if x<xmink xminkxk+1,if x>xmin p(x)= \begin {cases} 0 , if \ x<x_{min}\\ \frac{k\,x^k_{min}}{x^{k+1}},if \ x>x_{min} \end{cases} p(x)={0if x<xminxk+1kxmink,if x>xmin
期望值为:
E(X)=xmin kk−1(如果k≤1,则期望值为∞) E(X)=\frac{x_{min}\,k}{k-1}\quad(如果k≤1,则期望值为∞) E(X)=k1xmink(k1)
标准差为:
σ=xmink−1kk−1(如果k≤2,则标准差不存在) \sigma=\frac{x_{min}}{k-1}\sqrt{\frac{k}{k-1}}\quad(如果k≤2,则标准差不存在) σ=k1xmink1k (k2)

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