ロングテールの分布
長いテールはいくつかの統計的な配分の長く知られている特徴のための名前です。 また、特徴はこってりのテール、油っこいテール、指数法則テール、またはパレートテールとして知られています。 「長い尾をした」配分では、徐々に漸近的に「次第に小さくなる」低周波数か小さな振幅人口が、高周波か大きな振幅人口のあとに続いています。 テールの遠端における出来事には、非常に低い発生可能性があります。
原則として、発生(半分、パレート原則がどこに適用されるかよりさらにと、80%)の大部分が最初の20%によって説明される分配における項目のそのような人口配分のための親指について。 頻繁に長い尾をした分配に関して珍しいことは20%の項目が表す発生の50%未満のそんなに最も多くの発生です。 または、言い換えれば、頻繁に最も起こっていない80%の項目は総人口の割合として、より重要です。
機能が本質と人間の努力から重要な数の振舞いを特徴付けます。 この事実はそのような配分への激しい科学的で社会的な関心、およびそれらを作成する関係を起こしました。 そのような分配の観測は、しばしば特定の種類のメカニズムを示して、しばしば他の、そして、外観上関係ないシステムとの深い接続を示すことができます。 長い尾をした分配を示す振舞いの例は特定の言語で、ある単語の発生です。
クリス・アンダーソンとクレイShirkyの記事は私たちが基本的な関係を変更して、衝撃を評価できる特別な場合を出来事の頻度に強調します。 それらの場合では、珍しい小さな振幅(または、低い収入)出来事(ここに20番目の百分順位の右へのカーブの部分によって表された、長いテール)は線の下の最も広大な地域になることができます。 これは、1つのメカニズム(インターネットアクセス)か関係(格納の費用)の変化が分配における、ある出来事の発生の頻度をかなり移行させることができるのを示します。 シフトには、確率とマスメディアとオンライン売り手のようなビジネスの顧客人口における決定的効果があります。
しかしながら、非常に異なるのがあって、そうでなければ、長いテールがグーテンベルク-リヒター法や単語発生ジップの法則や、アンダーソンによって強調されたものなどの配分を特徴付けて、Shirkyは反対です、自然: アンダーソンとShirkyは頻度ランク関係について言及しますが、グーテンベルク-リヒター法とジップの法則は確率分布です。 したがって、これらの後者では、ケース「テール」は大地震やほとんどの人気がある単語などの大きい強度出来事に対応しています。(単語は配分を支配します)。 対照的に、アンダーソンとShirkyによって強調された陰謀がそうする方がましである頻度ランクにおける長いテールは、関連確率分布でさくさくなテールに対応している、したがって、グーテンベルク-リヒターとジップの法則と比べて、反対の現象を例証します。