Rozkład prawdopobieństwa a wartości elementów w zbiorze.

[dry_ice]

Na początku, witam po dość długiej przerwie. A teraz mój problem:

Załóżmy, że mamy zbiór N elementów, których suma wynosi A. Wiemy również, że elementy charakteryzują się specyficznym rozkładem prawdopodobieństwa (w moim przypadku rozkład Pareto). W jaki sposób mogę oszacować poszczególne wartości elementów tego zbioru? Na ile takie przybliżenie będzie dokładne? Chodzi mi o jakiś algorytm postępowania.

[Kartezjusz]

Masz jakieś dodatkowe założenia typu niezależność zmiennych?

[miodzio1988]

Masz jakieś dodatkowe założenia typu niezależność zmiennych?

A o jakich zmiennych tutaj mówisz? Te \(\displaystyle{ N}\) elementów chcesz traktować jako \(\displaystyle{ N}\) zmiennych ?

[Kartezjusz]

Jeśli mamy rozkład, to mamy zmienne losowe, Obawiam się, że tak to trzeba interpretować.

[miodzio1988]

Jeśli mamy rozkład, to mamy zmienne losowe, Obawiam się, że tak to trzeba interpretować.

Co Ty za bzdury opowiadasz? Jakie masz tutaj rozkłady? Jakie zmienne losowe?

[Kartezjusz]

Wiemy również, że belementy charakteryzują się specyficznym rozkładem prawdopodobieństwa[b(w moim przypadku rozkład Pareto).

Tylko czy jest coś takiego jak "wektor wartości oczekianych" ?

[dry_ice]

Dobra, może wyjaśnię po co mi to, będzie prościej. Chodzi o to, że posiadam dane na temat strumieni w mojej sieci komputerowej. Na temat strumienia wiem:

+ z ilu pakietów się składa = N
+ jaka jest wielkość (strumienia) = A

Chciałbym teraz wykreślić charakterystykę częstotliwości występowania pakietów o danej wielkości w mojej sieci. Ogólnie, na temat wielkości pakietów w Internecie, można przyjąć, że odpowiada im rozkład Pareto.

Tylko teraz pomału zastanawiam się nad sensem mojego rozumowania, bo w efekcie uzyskam pewnie i tak rozkład Pareto, czy się mylę?

[Kartezjusz]

Tak, jeśli suma dwóch zmiennych o rozkładzie Pareto daje rozkład Pareto.