pareto dağılımı ^*

• istatistiksel bir dagilim. ozellikle modern networkinde kullanilir. paketlerin gelme zamanini modellemede kullanilir. poissona gore daha yavas azalan bir daha yayvan bir kuyruga sahiptir.
  internette paketlerin bir birini takip ettigini, burstler halinde geldigini goren muhendisler bu dagilimin poissona gore daha uygun oldugunu gormuslerdir.
  burst soyle ki. mesela network de bir sey yoktur, sonra birisi bir paket yollar. ama gunumuzde kimse tek paket yollamadigindan, paketi yollayan program (mesela netmeeting) arkasindan daha bir suru paket yolladigindan , bir server bir sure bos kalmakta sonra bir suru paketle aniden bogusmak zorunda kalir.
  poisson paket gelisine gore ayarlanmis serverlarda congestion olur. iyi olmaz.
  pareto sevin pareto sevdirin.
  
  (bkz: istatistik)
  (bkz: poisson)
  (bkz: olasilik dagilimi)
  (bkz: network)
  (ara: network*)
  (ogren:networks)
• hafizasini yitirmi$, efendi poisson dagiliminin aksine ailenin $imarik cocugu pareto dagilimi vardir ki fil gibi hafizasi vardir serrefsizin. possion'un kuyrugu a$agida gezerken, paretonun yayvan bir kuyrugu vardir (heavy tailed) , ve zuccaciyeciye giren fil misali ortaligi dagitir. immanuel tolstoyevski'in poisson dagilimi icin kullandigi otobus duragi ornegi ile aciklamaya calisayim:
  
  diyelim ki otobus duragina geldiniz, aceleniz var, ama otobusun ne zaman gelecegi konusunda tek bir fikriniz var , o da otobuslerin gelisleri arasindaki zaman dilimlerinin pareto dagilimi gosterdigidir (biraz disiplinsiz ve bozuk bir otobus isletmesi sanirim). o anda bir dost size yaklasiyor ve diyor ki "otobus en son iki saat once geldi!", iste o zaman "oo iki saat once gelmi$, demek ki bir iki dakikaya yenisi gelir", en buyuk hatayi yaparsiniz. farzedelim ki otobus x dakikadir gelmiyor, pareto'ya gore:
  
  probability[x>y]=x^{-a}, a>1,y>1 (otobusler arasi minimum 1 dakika oldugunu farzedelim)
  
  simdi iki saat bilgisini dahil edelim, pareto dagilima gore:
  
  e[x-120|x>120]=120/(a-1)
  
  yani ne diyor?: en son otobusun 120 dakika once geldigi onkabuluyle hareket edersek, istatistiksel olarak 120/(a-1) dakika sonra yeni otobus gelecek.
  
  yani daha daha ne diyor?: eger en son otobus 2 saat degil de 4 saat gelmis olsaydi, bu sefer istatistiksel olarak 240/(a-1) dakika sonra gelecekti yeni otobus. yani pareto dagilimi oyle bir dagilim ki, ne kadar zamandir otobus gelmiyorsa, o kadar hatta daha fazla zaman daha otobus gelmeyecek. igrenc bir durum.
  
  poisson dagilim farkli, orada on bilgi hic bir ise yaramiyor, istatistiksel olarak yine ayni zaman sonra geliyor otobus. gaussian da i$e yariyor, ne kadar zamandir otobus gelmiyorsa, o kadar kisa zaman sonra otobus gelecek demektir.
• sosyal ve ekonomik düzen için bu dağılıma karşı çözüm bulacak kişi net hayatın en büyük sorununu ve denklemini çözmüş olacak. ne kadar çaba gösterilirse gosterilsin bu dağılım bir sekilde ortaya çıkıyor ve eşitliğe mani oluyor. hayatın düzenine etki eden faktörler sayilamayacak kadar fazla, ancak her şeyi standartlastirarak müdahaleleri kolaylastirabilir, dağılımı esitleyebiliriz ama bu kadar standartlasma da hayati bir distopya romanına cevirebilir, bütün rengini goturebilir ama sonuç olarak firsat eşitliğini de yakalayabiliriz. zor. sosyal ve ekonomik alanda bu düzenin asla önüne gecilemez. yasa gibi değişmeyecek bir şey bu, sosyalizmi bile tokatliyor, önüne geçilmiyor.
  
  (bkz: hayvan çiftliği)
• çok hızlı başlık geçerken burrito dağıtımı olarak okuduğum hede.