Logarithmische Verteilung

Die logarithmische Verteilung ist eine Wahrscheinlichkeitsverteilung in der Stochastik. Sie ist univariat, eine diskrete Wahrscheinlichkeitsverteilung und kommt aus dem Bereich der Versicherungsmathematik. Sie ist interessant als Schadenshöhenverteilung, wird aber kaum zur Bestimmung der Schadensanzahlen benutzt.

Wahrscheinlichkeitsfunktion der logarithmischen Verteilung für

p=0.2

(blau),

p=0.5

(grün) und

p=0.8

(rot)

Definition

Eine diskrete Zufallsgröße $X\in \mathbb {N} \setminus \left\{0\right\}$ genügt der logarithmischen Verteilung mit dem Parameter $p$ (Erfolgswahrscheinlichkeit), wenn sie die Wahrscheinlichkeit

\operatorname {P} (X=k)=f(k)=-{\frac {p^{k}}{k}}\cdot {\frac {1}{\ln(1-p)}}

besitzt.

Eigenschaften

Erwartungswert

Die logarithmische Verteilung hat einen Erwartungswert von

\operatorname {E} (X)=-{\frac {p}{(1-p)\ln(1-p)}}

.

Varianz

Die Varianz bestimmt sich zu

\operatorname {Var} (X)=-{\frac {p\cdot (\ln(1-p)+p)}{(1-p)^{2}\ln ^{2}(1-p)}}

.

Variationskoeffizient

Aus Erwartungswert und Varianz erhält man sofort den Variationskoeffizienten

\operatorname {VarK} (X)={\sqrt {-{\frac {p}{\ln(1-p)+p}}}}

.

Schiefe

Die Schiefe ergibt sich zu:

\operatorname {v} (X)={\frac {1}{\sqrt {p(-\ln(1-p)-p)}}}\left({\frac {\ln ^{2}(1-p)}{-\ln(1-p)-p}}+p(-\ln(1-p)-2p)\right)

.

Charakteristische Funktion

Die charakteristische Funktion hat die Form

\phi _{X}(s)={\frac {\ln(1-pe^{is})}{\ln(1-p)}}

.

Wahrscheinlichkeitserzeugende Funktion

Für die wahrscheinlichkeitserzeugende Funktion erhält man

g_{X}(s)={\frac {\ln(1-ps)}{\ln(1-p)}}

.

Momenterzeugende Funktion

Die momenterzeugende Funktion der logarithmischen Verteilung ist

m_{X}(s)={\frac {\ln(1-pe^{s})}{\ln(1-p)}}

.

Iterative Berechnung

Für die Wahrscheinlichkeitsfunktion gilt die rekursive Gleichung

f(k+1)={\frac {kp}{k+1}}f(k)

mit Startwert $f(1)={\frac {-p}{\ln(1-p)}}$ . Dies kann zur effektiven Implementierung von logarithmisch verteilten Zufallszahlen genutzt werden.

Beziehung zu anderen Verteilungen

Kombiniert man die logarithmische Verteilung mit der zusammengesetzten Poisson-Verteilung, so entsteht die negative Binomialverteilung und damit als Spezialfall auch die geometrische Verteilung.

Literatur

Hans-Otto Georgii: Stochastik. Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik. 4. Auflage. Walter de Gruyter, Berlin 2009, ISBN 978-3-11-021526-7, doi:10.1515/9783110215274.

Weblinks

Eric W. Weisstein: Logarithmic Distribution. In: MathWorld (englisch).

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