柯西飞行,瑞利飞行,莱维飞行,重尾分布、随机游走

本文介绍了几种随机行走模型,包括柯西飞行、瑞利飞行及莱维飞行,并详细探讨了它们对应的步长概率分布特点,如正态分布、柯西分布等,以及重尾分布、长尾分布和肥尾分布的区别。

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柯西飞行

步长的概率分布是柯西分布的随机行走

瑞利飞行

步长的概率分布是正态分布的随机行走

莱维飞行

步长的概率分布是重尾分布的随机行走,在随机行走的过程中有相对较大的概率出现大跨步

重尾分布、长尾分布、肥尾分布

重尾分布、长尾分布、肥尾分布

细尾分布

以指数分布为分界线。把 x→∞ 时下降速度快于指数分布的称为细尾分布。
正态分布是典型的细尾分布。

重尾分布

以指数分布为分界线。把 x→∞ 时下降速度慢于指数分布的称为重尾分布。

长尾分布

以指数分布为分界线。 x→∞ 时下降速度跟指数差不多,但是数值在指数分布之上。
帕累托分布(Pareto)是一种有名的长尾分布。亚指数分布是一种长尾分布。

肥尾分布

在 x 较大的地方,肥尾分布趋于0的速度是明显慢于指数分布和正态分布的。
柯西分布是一种有名的肥尾分布。

经典分布案例

莱维飞行与瑞利飞行的图像:(左边莱维飞行,右边瑞利飞行)
可以看出莱维飞行出现大跨步的概率要比瑞利飞行大。
在这里插入图片描述

重尾分布函数分类

单侧重尾分布:
帕累托分布(Pareto)
对数正态分布(Log-Normal)
莱维分布(Levy)
形状参数大于0小于1的韦布尔分布(Weibull)
伯尔分布(Burr)
对数逻辑分布(Log-logistic)
对数伽玛分布(Log-gamma)
弗雷歇分布(Frechet)
对数柯西分布(Log-Cauchy)有时称“超重尾分布”

双侧重尾分布:
柯西分布(Cauchy)
t分布

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