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第9行： − − − :<math>\overline{F}(x) = \Pr(X>x) = \begin{cases} − − < math > overline { f }(x) = Pr (x > x) = begin { cases } − − \left(\frac{x_\mathrm{m}}{x}\right)^\alpha & x\ge x_\mathrm{m}, \\ − − − 左(frac { x _ mathrm { m }{ x }右) ^ alpha & x ge x _ mathrm { m } , − − − 1 & x < x_\mathrm{m}, − − 1 & x < x mathrm { m } , − − − \end{cases} − − 结束{ cases } − − 第44行：
第22行： − + − − 根据定义，带有参数 ''α'' 和 ''x<sub>m</sub>'' 的 Pareto 随机变量的'''<font color="#ff8000"> 累积分布函数Cumulative distribution function </font>'''是 + − − <math>F_X(x) = \begin{cases} − − < math > f _ x (x) = begin { cases } − − 1-\left(\frac{x_\mathrm{m}}{x}\right)^\alpha & x \ge x_\mathrm{m}, \\ − − − 1-left (frac { x _ mathrm { m }{ x } right) ^ alpha & x ge x _ mathrm { m } , − − − 0 & x < x_\mathrm{m}. − − 0 & x < x mathrm { m }. − 第76行：
第38行： − +
→定义
<math>\overline{F}(x) = \Pr(X>x) = \begin{cases}
<math>\overline{F}(x) = \Pr(X>x) = \begin{cases}
\left(\frac{x_\mathrm{m}}{x}\right)^\alpha & x\ge x_\mathrm{m}, \\
\left(\frac{x_\mathrm{m}}{x}\right)^\alpha & x\ge x_\mathrm{m}, \\
1 & x < x_\mathrm{m},
1 & x < x_\mathrm{m},
\end{cases}
\end{cases}
</math>
</math>
==='''<font color="#ff8000">Cumulative distribution function 累积分布函数</font>'''===
==='''Cumulative distribution function 累积分布函数'''===
根据定义，带有参数 ''α'' 和 ''x<sub>m</sub>'' 的 Pareto 随机变量的'''累积分布函数Cumulative distribution function '''是
:<math>F_X(x) = \begin{cases}
:<math>F_X(x) = \begin{cases}
1-\left(\frac{x_\mathrm{m}}{x}\right)^\alpha & x \ge x_\mathrm{m}, \\
1-\left(\frac{x_\mathrm{m}}{x}\right)^\alpha & x \ge x_\mathrm{m}, \\
0 & x < x_\mathrm{m}.
0 & x < x_\mathrm{m}.
\end{cases}</math>
\end{cases}</math>
由此可以得出'''概率密度函数Probability density function'''为
由此可以得出'''概率密度函数Probability density function'''为
:<math>f_X(x)= \begin{cases} \frac{\alpha x_\mathrm{m}^\alpha}{x^{\alpha+1}} & x \ge x_\mathrm{m}, \\ 0 & x < x_\mathrm{m}. \end{cases} </math><br />
:<math>f_X(x)= \begin{cases} \frac{\alpha x_\mathrm{m}^\alpha}{x^{\alpha+1}} & x \ge x_\mathrm{m}, \\ 0 & x < x_\mathrm{m}. \end{cases} </math>