贝叶斯模型matlab代码帕累托平滑重要性抽样 (PSIS) 和 PSIS 留一法交叉验证参考代码 介绍 这些文件为 Matlab/Octave 和 Python（由 制作的 Python 端口）实现了帕累托平滑重要性采样 (PSIS) 和 PSIS 留一法交叉验证。 loo 包中对应的 R 代码 相应的 R 代码可以在 中找到，也可以从 中获得。 ArviZ 中的 Python 代码 PyPI 中可用的 loo 和 psislw 函数具有相应的功能（请参阅 参考资料）。 内容 'm' 文件夹中的 Matlab/Octave 代码 'psislw.m' - 对数重要性权重的帕累托平滑 'psisloo.m' - 帕累托平滑重要性采样留一法对数预测密度 'gpdfitnew.m' - 估计广义帕累托分布的参数 'sumlogs.m' - 向量的总和，其中数字用对数表示 'py' 文件夹中的 Python 模块 'psis.py' - 在 Python (Numpy) 模块中包含以下函数 psislw - 对数重要性权重的帕累托平滑 psisloo - 帕累托平滑重要性采样留一法对数预测密

帕累托 Pareto是一个R软件包，提供了Pareto，分段Pareto和广义Pareto分布的方法和工具，这些方法和工具可用于再保险条约的定价： 分布函数，密度和分位数函数 层均值和方差 帕累托和分段帕累托分布的仿真 帕累托外推 在两层的预期损失之间找到帕累托阿尔法 在多余的频率和预期的图层损失之间找到帕累托阿尔法 （分段）Pareto分布的alpha的最大似然估计 计算正态，对数正态和伽玛分布的局部帕累托alpha 将分段帕累托分布拟合到任意数量的参考层的预期损耗和给定阈值处的多余频率 此外，该包还为集体模型提供了一些功能，这些模型具有Panjer类（即，二项式，泊松和负二项式）的索偿计数分布以及分段的Pareto分布严重性： 层均值，方差和标准差 用集体模型模拟损失 所有方法（分段式）的Pareto分布也都可用。 安装 要从github安装当前开发版本，您需要以及Pareto依

该excel绘制了帕累托图，参考了百度文档《Excel制作帕累托图》，给别人节省时间，也给自己mark下，以后不再做重复工作。

它受到 Gianluca Dorini 的 isParetoSetMember 程序的启发。 由于更优雅的算法，新的 m 文件版本比 C 版本快得多。 在版本3中，效率得到了显着提高。通过实施新的排序方案并重新编码以减少开销，代码甚至比不采用排序的mex版本的paretomember更快。 然而，令我困惑的是，mex 代码的性能不受排序的影响。 按照下面的链接下载这两个代码进行比较。 一个更有效的版本可用http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/loadFile.do?objectId=17251&objectType=File

帕累托图是意大利经济学家帕累托的学生总结，后被日本石川馨博士总结如质量管理七大工具（QC 7 Tools）

帕累托图绘制步骤

满足帕累托最优的多目标云工作流调度算法.pdf

该函数生成帕累托分布的 iid 随机变量。

角排序 基于帕累托的多目标优化的角点排序 Wanging Wang，Yao Xin，基于Pareto的多目标优化的角落排序，IEEE控制论学报，第44卷，第1期，第92-102页，2014年。

我们提出了一种名为 SOMA Pareto 的新方法，其中算法分为组织、迁移和更新过程。 组织过程中的重要关键是应用帕累托原则来选择迁移者和领导者，提高算法的性能。 自适应PRT，Step和PRTVector参数用于增强搜索有希望的子空间然后集中精力开发该子空间的能力。