**Pareto dağılımı**, olasılık kuramı ve istatistik bilim dallarında birçok pratik uygulaması bulunan ve "küçük" bir nesnenin bir "büyük" nesneye dağılımında kararlılık elde edildiği hallerde kullanılan bir sürekli olasılık dağılımı veya bir güç kuramıdır. İlk olarak bir İtalyan iktisatçısı olan Vilfredo Pareto tarafından ekonomilerde bireylerin servet dağılımını göstermek için kullanılmıştır. İktisat bilim dalı dışında bu dağılım **Bradford dağılımı** adı altında da bilinmektedir.

Uygulama alanları
-----------------

*Pareto dağılımı* iktisat dışında, sosyal bilimler, fen, geofizik, sigortacılık ve birçok gözümlenen doal fonomen incelemeleri için geniş bir alanda uygulanabilimektedir.

* İktisatta, Wilfredo Pareto'nun ilk defa gösterdiği gibi, herhangi bir ülke veya idarî birim içinde servetin veya gelirin büyük bir kısmının incelenen sosyetenin küçük bir bireyler grubu tarafından sahip olunduğunu bu dağılım çok bariz bir şekilde göstermektedir. Bu öneri biraz daha az bilimsel olarak bazen Pareto prensibi veya 80-20 ilkesi olarak açıklanmakta ve bir ülkenin nüfusunun %20'si, servetin veya gelirin %80'ine sahip olduğu bu şekilde ifade edilmektedir.
* Tek hisse senedi için standardize edilmiş fiyat getirileri dağılımı.
* İçinde çok büyük sayıda sözcük bulunan ve bazı sözcükler çok tekrarlanırken diğer sözcüklerin nadir olarak kullanıldığı uzun metinlerde sözcük uzunluğu dağılımı.
* Değişik dillerde ve ülkelerde insanlara verilmiş olan isimlerin çokluluk dağılımları.
* TCP protokolunu kullanan İnternet trafiği için dosya büyüklüğü dağılımı.
* Mutlak sıfır yakınında Bose-Einstein yoğunlaşmaları grupları.
* Kum parçacıklarının büyüklük dağılımları.
* Metoritlerin büyüklük dağılımları.
* Orman yangınlarında yanan alanların yüzölçüm dağılımları.

Özellikler
----------

### Tanınım

Eğer *X* bir Pareto dağılım gösteren rassal değişken ise, *X*in olasılığının değerini herhangi bir reel sayı olan *x*den daha büyük olması, yani tüm *x* ≥ *x*m için, şu ifade ile verilir:

{\displaystyle \Pr(X>x)=\left({\frac {x}{x\_{\mathrm {m} }}}\right)^{-k}}
Burada *x*m mutlaka *X* için verilen en küçük sayı değeri ve *k* ise pozitif değerde bir parametredir.

Pareto dağılımları ailesinin tanımlanması için iki tane sayısal parametre gerekmektedir: 

{\displaystyle x^{n}} ve {\displaystyle k}
Pareto dağılımı iktisatda servet veya gelir dağılımı modelinde kullanıldığı zaman *k* parametresi Pareto endeksi olarak adlandırılır.

### Olasılık yoğunluk fonksiyonu

Bu tanınımdan hemen şu Pareto dağılımı için olasılık yoğunluk fonksiyonu ortaya çıkartılır:

{\displaystyle f(x;k,x\_{\mathrm {m} })=k\,{\frac {x\_{\mathrm {m} }^{k}}{x^{k+1}}}\ {\mbox{for}}\ x\geq x\_{\mathrm {m} }.\,}
### Diğer özellikler

* Pareto dağılımı gösteren bir rassal değişken için beklenen değer şöyle ifade edilir:

{\displaystyle E(X)={\frac {kx\_{\mathrm {m} }}{k-1}}\,}
Eğer *k* ≤ 1 ise beklenen değer sonsuz olacaktır.

* Varyans şöyle ifade edilir:

{\displaystyle \mathrm {var} (X)=\left({\frac {x\_{\mathrm {m} }}{k-1}}\right)^{2}{\frac {k}{k-2}}.}
Eğer {\displaystyle k\leq 2} ise, varyans sonsuzdur.

* Ham momentler şöyle verilir:

{\displaystyle \mu \_{n}'={\frac {kx\_{\mathrm {m} }^{n}}{k-n}},\,}
Ancak bu momentler sadece {\displaystyle k>n} için anlamlıdır.

* Bu demektir ki, katsayıları {\displaystyle x} ile {\displaystyle \mu \_{n}'/n!} olan bir Taylor serisi şeklinde tanımlanan moment üreten fonksiyon tanımlanmamıştır.
* Karakteristik fonksiyonu şöyle verilir:

{\displaystyle \varphi (t;k,x\_{\mathrm {m} })=k(-ix\_{\mathrm {m} }t)^{k}\Gamma (-k,-ix\_{\mathrm {m} }t),}
Burada Γ(a,x) bir tamamalanmamış Gamma fonksiyonu olur.

* Pareto dağılımının bir üstel dağılım ile şu şekilde ilişkisi bulunur:

{\displaystyle f(x;k,x\_{\mathrm {m} })=\mathrm {Ustel} (\ln(x/x\_{\mathrm {m} });k).\,}
* Dirac delta fonksiyonu Pareto dağılımının bir limit halidir.

{\displaystyle \lim \_{k\rightarrow \infty }f(x;k,x\_{\mathrm {m} })=\delta (x-x\_{\mathrm {m} }).\,}
### Bir karakterizasyon teoremi

Bağımsız ve hepsi aynı dağılımlı rassal değiskenler olan *X**i*, *i* = 1, 2, 3, ... in *k* > 0 değerleri için [*k*, ∞) aralığında desteklenen olasılık dağılımları bulunduğu kabul edilsin. Ayrıca, tüm *n* değerleri için şu iki rassal değişken olan 

min{ *X*1, ... *X**n* } ve :(*X*1 + ... + *X**n*)/min{ *X*1, ... *X**n* }
birbirinden bağımsız değişkenler oldukları varsayılsın.

Bu halde her iki değişken de Pareto dağılım gösterir.

### Zipf'in yasası ile ilişki

Pareto dağılımı sürekli olasılık dağılımdır. Zipf'in yasası veya diğer adı ile zeta dağılımı sürekli Pareto dağılımının araklıklı dağılım karşılığıdır.

Pareto, Lorenz ve Gini
----------------------

Birkaç Pareto dağılımı için Lorenz eğrileri. *k* = ∞ kusursuzca eşit dağılımı gösterir (*G* = 0) ve *k* = 1 doğrusu ise tüm olarak eşitsiz dağılım gösterimidir (*G* = 1)
Lorenz eğrisi gösterimi çok kere servet veya gelir dağılımını karakterize etmek için kullanılır.
Herhangi bir gelir veya servet dağılımı için Lorenz eğrisi *L*(*F*) olarak ifade edilip ya 
bir olasılık yoğunluk fonksiyonu olan {\displaystyle (f(x))} veya yığımlı dağılım fonksiyonu olan 
{\displaystyle (F(x))} ile şöyle ifade edilebilir:

{\displaystyle L(F)={\frac {\int \_{x\_{\mathrm {m} }}^{x(F)}xf(x)\,dx}{\int \_{x\_{\mathrm {m} }}^{\infty }xf(x)\,dx}}={\frac {\int \_{0}^{F}x(F')\,dF'}{\int \_{0}^{1}x(F')\,dF'}}}
Burada *x*(*F*) yığımlı dağılım fonksiyonunun tersidir.

Şu Pareto dağılımı için

{\displaystyle x(F)={\frac {x\_{\mathrm {m} }}{(1-F)^{1/k}}}}
Lorenz eğrisi şöyle hesaplanabilir:

{\displaystyle L(F)=1-(1-F)^{1-1/k},\,}
*L*(*F*) ifadesinin paydası *x* in ortalama değeri olduğu için, *k* değeri 1'e eşit veya *1*den büyük olmalıdır. Birkaç Pareto dağılımı ile ilişkili Lorenz eğrileri yukarıdaki gösterimde görülebilir.

Gini katsayısı Lorenz eğrisi ile dağılımda-eşitlik ifade eden [0,0] ile [1,1] noktalarını bağlayan çapraz doğru arasındaki farkı, yani eşitlikten sapmayı, ölçen bir katsayıdır. Özellikle gösterilmiştir ki, Gini katsaysı, Lorenz eğrisi ile dağılımda-eşitlik doğrusu arasındaki alanın yuzolçümünün iki mislidir.

Bu halde Pareto dağılımı için *Gini katsayısı* şöyle hesaplanır:

{\displaystyle G=1-2\int \_{0}^{1}L(F)\,dF={\frac {1}{2k-1}}}

Parametre kestirimi
-------------------

Verilmiş bir rastgele orneklem veri dizisi olan {\displaystyle x=(x\_{1},x\_{2},\dots ,x\_{n})} için *k* ve {\displaystyle x\_{\mathrm {m} }} parametreli Paretoi dagilimi için olabilirlilik fonksiyonu soyle verilir:

{\displaystyle L(k,x\_{\mathrm {m} })=\prod \_{i=1}^{n}{k{\frac {x\_{\mathrm {m} }^{k}}{x\_{i}^{k+1}}}}=k^{n}x\_{\mathrm {m} }^{nk}\prod \_{i=1}^{n}{\frac {1}{x\_{i}^{k+1}}}.\!}
Böylece logaritmik olabilirlilik fonskiyonu su olur:

{\displaystyle \ell (k,x\_{\mathrm {m} })=n\ln k+nk\ln x\_{\mathrm {m} }-(k+1)\sum \_{i=1}^{n}{\ln x\_{i}}.\!}
Bu fonksiyondan gorulmektedir ki {\displaystyle \ell (k,x\_{\mathrm {m} })} terimi {\displaystyle x\_{\mathrm {m} }} ile monotonik artis göstermektedir. Yani {\displaystyle x\_{\mathrm {m} }} değeri ne kadar büyük olursa olabilirlilik fonksiyonun değeri de oylece büyük olacaktır. {\displaystyle x\geq x\_{\mathrm {m} }} olduğu için sonuç olarak 

{\displaystyle {\widehat {x}}\_{\mathrm {m} }=\min \_{i}{x\_{i}}.}
cikartılmaktadır.

*k* için bir kestrimci bulmak için, bunun gerekli kismi turevini almak; yani 

{\displaystyle {\frac {\partial \ell }{\partial k}}={\frac {n}{k}}+n\ln x\_{\mathrm {m} }-\sum \_{i=1}^{n}{\ln x\_{i}}=0.}
ve bunun nerede ifira esit olduğunu bulmak gereklidir. Böylece, *k* için maksimum olabilirlilik kestirimi su olur:

{\displaystyle {\widehat {k}}={\frac {n}{\sum \_{i}{\left(\ln x\_{i}-\ln {\widehat {x}}\_{\mathrm {m} }\right)}}}.}
Bunun beklenen istatistiksel hatasi soyle ifade edilir:

{\displaystyle \sigma ={\frac {\widehat {k}}{\sqrt {n}}}.}

Grafik olarak gösterim
----------------------

Pareto dağılımı için doğrusal ölçek kullanılarak elde edilen gösterimdeki eğrinin genel olarak ortaya çıkarttığı uzun kuyruk özelliği, ayni veri dizisi logaritma-logaritma ölçekli bir grafikte gösterilince ortadan kalkmakta ve negatif eğim gösteren bir doğru ortaya çıkmaktadır.

Pareto dağılımı simulasyonu
---------------------------

Pareto olasilik dagilimi simulasyonu için birçok komputer istatistik paketinden yardım gorme imkâni su anda bulunmamaktadır. Oysaki Pareto dagilimi özellikle aktureya hesapları için, özellikle portfoy maliyetlerinin hesaplaması için, çok sik olarak kullanılması gerekmektedir ve bu hesaplar için istatistik paketleri özel Pareto dagilimi simulasyonları vermemektedirler.

Diger taraftan istatistik paketlerinin verdikleri bazı özel olasilik dagilimi simulasyonlarını birbirine ekleyerek Pareto dagilimi gösteren rassal değişken simulasyon sonuçları cikartmak zor degildir. Bu surec kolayca basarılması icik yordam soyle verilebilir:

Birinci şekilde bir gamma dagilimi tarafında uretilen bir rastgele orneklem için bulunan λ ile bir ustel dagilimdan rastgele sayılar ortaya cikartilir; yani 

{\displaystyle \displaystyle k\_{\mathrm {Gamma} }=k\_{\mathrm {Pareto} }\,}
ve

{\displaystyle \theta \_{\mathrm {Gamma} }={\frac {1}{x\_{\mathrm {m} \_{\mathrm {Pareto} }}}}.}
Bu hesaplar **0**da başlayan bir rastgele veri serisi uretirler. Bunun üstüne {\displaystyle x\_{\mathrm {m} }} eklemek gerekir.

Diger bir şekilde simulasyon, ters donusum orneklem alma islemi kullanılarak elde edilir. {\displaystyle (0;1)} birim araklita bulunan surekli tekduze dagilimdan {\displaystyle U} değişebiliri için rastgele olarak elde edilir. Bu değişebilir için

{\displaystyle T={\frac {x\_{\mathrm {m} }}{U^{1/k}}}}
fonksiyonu Pareto-dagilimi gösterir.

Ayrıca bakınız
--------------

* Pareto prensibi
* Pareto enterpolasyonu
* Pareto etkinliği
* Pareto analizi
* The Long Tail

Kaynakça
--------

1. ↑  Lorenz,M.O. (1905). "Methods of measuring the concentration of wealth."  *Publications of the American Statistical Association.* C.9 say.209–219.
2. ↑  Aabergé,R. (2005) kaynak International Conference to Honor Two Eminent Social Scientists 9 Ocak 2009 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. Mayıs 2005 toplantısında bildiri --  10 Eylül 2008 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi.
3. ↑  "Arşivlenmiş kopya" (PDF). 5 Mart 2016 tarihinde kaynağından arşivlendi (PDF). Erişim tarihi: 21 Haziran 2008.
4. ↑  "Arşivlenmiş kopya". 23 Mayıs 2007 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 21 Haziran 2008.

Dış bağlantılar
---------------

* Reed,W.J. Pareto, Zipf ve diğer güç yasaları 23 Temmuz 2008 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi.
* SOCR Bilgi Kaynagi: Pareto dagilimina etkilisimli ara yuzey 22 Şubat 2008 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi.
* Pareto orneklemesi ve simulasyonu 13 Mayıs 2008 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi.

| * g
* t
* d
Olasılık dağılımları |
| --- |
| Ayrık tek değişkenli ve sonlu destekli | 

Ayrık tekdüze **·** 
Benford **·** 
Bernoulli **·** 
Binom **·** 
Kategorik **·** 
Hipergeometrik **·** 
Rademacher **·** 
Zipf **·** 
Zipf-Mandelbrot
 |
| Ayrık tek değişkenli ve sonsuzluk destekli | 

Boltzmann **·** 
Conway-Maxwell-Poisson **·** 
Bileşik Poisson **·** 
Ayrık faz tipi **·** 
Genişletilmiş negatif binom **·** 
Gauss-Kuzmin **·** 
Geometrik **·** 
Logaritmalı **·** 
Negatif binom **·** 
Parabolik fraktal **·** 
Poisson **·** 
Skellam **·** 
Yule-Simon **·** 
Zeta
 |
| Sürekli tek değişkenli ve [0,1] gibi bir sınırlı aralıkta destekli | 

Beta **·** 
Irwin-Hall **·** 
Kumaraswamy **·** 
Kabartılmış kosinus **·** 
Üçgensel **·** 
U-kuadratik **·** 
Sürekli tekdüze **·** 
Wigner yarımdaire
 |
| Sürekli tek değişkenli ve genellikle (0,∞) yarı-sonsuz aralığında destekli | 

Beta prime **·** 
Bose–Einstein **·** 
Burr **·** 
Ki-kare **·** 
Coxian **·** 
Erlang **·** 
Üstel **·** 
F-dağılımı **·** 
Fermi-Dirac **·** 
Katlanmış normal **·** 
Fréchet **·** 
Gamma **·** 
Genelleştirilmiş uçsal değer **·** 
Genelleştirilmiş ters Gauss-tipi **·** 
Yarı-logistik **·** 
Yarı-normal **·** 
Hotelling'in T-kare **·** 
Hiper-üstel **·** 
Hipo-üstel **·** 
Ters ki-kare 
(Ölçeklenmiş ters ki-kare) **·** 
Ters Gauss-tipi **·** 
Ters gamma **·** 
Lévy **·** 
Log-normal **·** 
Log-logistik **·** 
Maxwell-Boltzmann **·** 
Maxwell hız **·** 
Nakagami **·** 
Merkezsel olmayan ki-kare **·** 
Pareto **·** 
Faz-tipi **·** 
Rayleigh **·** 
Relativistik Breit–Wigner **·** 
Rice **·** 
Rosin–Rammler **·** 
Kaydırılmış Gompertz **·** 
Kesilmiş normal **·** 
2.tip Gumbel **·** 
Weibull **·** 
Wilks'in lambda
 |
| Sürekli tek değişkenli ve  (-∞,∞) arasındaki tüm reel doğru üzerinde destekli | 

Cauchy **·** 
Uçsal değer **·** 
Üstel güç **·** 
Fisher'in z  **·** 
Genelleştirilmiş hiperbolik   **·** 
Gumbel **·** 
Hiperbolik sekant **·** 
Landau **·** 
Laplace **·** 
Lévy çarpık alfa-durağan **·** 
Logistik **·** 
Normal (Gauss tipi) **·** 
Normal ters Gauss-tipi **·** 
Çarpık normal **·** 
Student'in *t* **·** 
1.tip Gumbel **·** 
Varyans-Gamma **·** 
Voigt
 |
| Çok değişkenli (birleşik) | 

**Ayrık:**
Ewens **·** 
Beta-binom **·** 
Multinom **·** 
Çokdeğişirli Polya

**Sürekli:**
Dirichlet **·** 
Genelleştirilmiş Dirichlet **·** 
Çokdeğişirli normal **·** 
Çokdeğişirli Student  **·** 
normal-ölçeklenmiş ters gamma  **·** 
Normal-gamma 

**Matris-değerli:**
Ters-Wishart **·** 
Matris normal **·** 
Wishart
 |
| Yönsel, Bozulmuş ve singuler | 

**Yönsel:**
Kent  **·** 
von Mises **·** 
von Mises–Fisher 
**Bozulmuş:**
Ayrık bozulmuş **·** 
Dirac delta fonksiyonu 
**Singuler:**
Cantor **·** 
 |
| Aileler | 

Üstel **·** 
Doğasal üstel **·** 
Konum-ölçekli **·** 
Maksimum entropi **·** 
Pearson **·** 
Tweedie
 |

|  |  |
| --- | --- |
| Otorite kontrolü Bunu Vikiveri'de düzenleyin | 
* GND: 4632300-4

 |