在概率论中,稳定分布(Stable distribution,又称为雷维偏阿尔法-稳定分布(Levy skew alpha-stable distribution))是一种连续概率分布,它是由保罗·皮埃尔·莱维发展起来的。在稳定分布中,独立同分布的随机变量之和及它们本身具有相同的分布。
Quick Facts 参数, 值域 ...
稳定分布
概率密度函数 |
累积分布函数 |
参数 |
指数
偏度
尺度参数
位置参数 |
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值域 |
|
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概率密度函数 |
通常没有解析式,见下文 |
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累积分布函数 |
通常没有解析式,见下文 |
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期望 |
当α≤1时未定义,否则等于μ |
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中位数 |
见下文 当β=0时,等于μ |
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众数 |
当β=0时,等于μ |
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方差 |
无穷(除了当 α=2,当它是2c2) |
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偏度 |
未定义 |
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峰度 |
未定义 |
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熵 |
见下文 |
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矩生成函数 |
未定义 |
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特征函数 |
for
for |
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Close
更明确的说,如果为分布之独立随机变量,令为的线性组合,若之分布满足,则称为稳定分布。如果对于所有的、和,,则称为严格稳定。
稳定分布被用作金融数据的分析。比如本华·曼德博发现棉花价格的变化服从稳定分布()。
一个稳定分布可以用尺度、特性指数、移位和偏度参数来表示。
偏度参数必须位于区间[−1, 1]内。当它为零时,分布呈对称,可以称为雷维阿尔法对称稳定分布。指数必须位于区间(0, 2]内。
稳定分布可以用它的特征函数的连续傅里叶变换来定义:
其中可以表示为:
其中sgn(t) 是t 的符号, 表示为:
当时
是移位参数,衡量对称性。当=0时,表示分布关于对称。是尺度因素,它衡量分布的宽度。是分布指数,表示当时分布的渐进行为。
当 时的渐进行为可以表示为:
其中Γ是伽马函数(除了当α<1和β=1或-1时,尾部向着左边或者右边消失)。这种“重尾”行为造成稳定分布的方差在 时无限大。
稳定分布拥有稳定性质,如果把个阿尔法稳定变量从以下分布中提出:
那么
也像阿尔法稳定变量那样分布
其中:
这用特性函数的性质可以很容易证明。
另外一个关于稳定分布的重要的性质是它们在中心极限定理中扮演的角色。中心极限定理阐明了随着有限方差的随机变量数量增长,它们的和的分布趋向正态分布。一个推广的理论指出随着服从以递减的幂律尾分布(因此具有无限方差)的随机变量数量增长,它们的和的分布趋向稳定分布 。
稳定分布可以用更简单的积分来表示:
把第二部分用泰勒级数表示,我们有:
其中
把积分和求和的顺序对调,然后进行积分,式子变成:
(在的情况下成立)