-gamma and -beta distributions and moments generating function for the said distributions in terms of a new parameter . Also, the authors prove some properties of these newly defined distributions."> 关于-和-分布和矩生成函数 - raybet雷竞app,雷竞技官网下载,雷电竞下载苹果

概率与统计学报

概率与统计学报/2014年/文章

研究文章|开放获取

体积 2014年 |文章ID. 982013. | https://doi.org/10.1155/2014/982013

Gauhar Rahman,Shahid Mubeen,Abdur Rehman,Mammona Naz -Gamma和 -Beta分布和矩生成函数“,概率与统计学报 卷。2014年 文章ID.982013. 6. 页面 2014年 https://doi.org/10.1155/2014/982013

-Gamma和 -Beta分布和矩生成函数

学术编辑:Chin-Shang李
已收到 2014年2月10
修改后的 2014年6月29日
公认 04年7月2014年
发表 2014年7月15日

摘要

本文的主要目的是定义 γ和 -beta分布和时刻在新参数中为所述发行版产生函数 .此外,作者还证明了这些新定义的分布的一些属性。

1.基本的定义

在本节中,我们将给出一些定义,这些定义为我们的主要结果提供了基础。定义(1.1-1.3)载于[1[虽然(1.4-1.6)介绍[2].此外,我们从[中获取了一些统计相关的定义(1.7-1.11)3.-5.].

1.1.Pochhmmer象征

因子函数表示和定义 这个函数 根据关系定义(1)也称为Pochhmmer符号。

1.2。伽玛功能

;欧拉函数定义为 函数的积分形式是 从关系(3.),使用零件的集成,我们可以轻松显示 Pochhammer符号与伽马功能之间的关系

1.3.β函数

两个变量的测试函数定义为 用函数的形式,可以写成

1.4。Pochhammer -象征

为了 ,Pochhammer. -symbol由表示和定义

1.5。 伽马函数

为了 , 这 函数定义为 和积分表示 伽马函数

1.6。 β函数

为了 , 这 二元函数定义为 至于 -Gamma函数, -beta函数被定义为

此外,研究人员[6.-10都从事广义的研究 γ和 -beta函数,并讨论了以下性质: 使用上述关系,我们看到了 ,以下属性 -beta函数由作者满足(见[6.7.11): 注意,当

有关的理论的更多细节 不同寻常的功能如 -Gamma函数, β函数, 超几何函数,的解 超几何微分方程,连续函数关系,有应用的不等式和有应用的积分表示 γ和 -beta函数等等。(见[12-17]。)

1.7。概率分布和预期值

在一个随机实验中 假设有一个变量 假设值 与相应的概率 ;这个集合叫做概率分布 (在离散分布情况下)。同样,如果 连续概率分布函数是定义在一个区间上的吗 , 然后

在统计数据中,有三种类型的时刻(i)关于任何点的时刻 , (ii)瞬间 ,和(iii)关于给定数据的平均位置的矩。并将变量的期望值定义为关于概率分布的一阶矩 关于概率分布的平均值的时刻被定义为 在哪里 是分布的均值。

同时, 显示变化的预期值 并定义为关于概率分布的一阶矩 ;那是,

1.8。伽马分布

连续随机变量 是否具有带参数的分布 ,如果其概率分布函数由 以及它的分布函数 被定义为 这也称为不完整的伽玛函数。

1.9。伽马分布的矩源函数

发电机的瞬间 被定义为

1.10。第一类分布

连续随机变量 有两个参数的分布 ,如果其概率分布函数由 该分布被称为第一种的β分布,并且第一种的β变量被称为 .它的分销功能 是由

1.11。第二类分布

连续随机变量 据说是具有参数的第二种β分布 ,如果其概率分布函数由 其概率分布函数由

2.主要结果: -Gamma和 β分布

在本节中,我们用一个新的参数定义分布和分布 并讨论这些分布的一些性质

定义1。 是一个连续的随机变量;然后据说有一个 -gamma分布与参数 ,其概率密度函数定义为 以及它的分布函数 被定义为

命题2。新定义 分布满足以下属性。(我) -分布是概率分布,曲线下的面积是统一的。(2)意思 -gamma分布等于一个参数 (iii)方差 分布等于两个参数的乘积

(我)的证据。使用定义 -Gamma分发以及关系(10), 我们有

(ii)的证明。因为分布的均值是变量的期望值,所以 -分布为 使用定义 -Gamma函数和关系(13), 我们有

(3)的证据。随着分布的方差等于 ,所以方差 -gamma分布计算为 现在,我们必须找到 ,它给出了 因此我们获得了差异 -Gamma分配原样 在哪里 是文献中存在的方差符号。

2.1。 -beta发行第一种

是一个连续的随机变量;然后据说有一个 - 具有两个参数的第一个分布 ,如果其概率分布函数由 在上述分布中,第一种的β变量被称为 以及它的分布函数 是由

命题3。 β分布 满足以下基本属性。(我) -beta分布是概率分布是区域的概率分布 下一条曲线 是统一的。(2)这个分布的均值是 (iii)方差

(我)的证据。通过使用上述定义 -分布 由关系(11),我们得到

(ii)的证明。分布的均值, , 是(谁)给的 使用关系(12),(13), 和 (16), 我们有

(3)的证据。方差 是由 因此用的值代替 在(42,再加上一些代数计算,我们就得到了想要的结果。

2.2。 -beta分布第二种

连续随机变量 据说有一个 -beta分布第二种参数 ,如果其概率分布函数由

笔记.这 第二类的-beta分布表示为

定理4。 第二类-函数表示一个概率分布函数

证明。我们观察到这一点 ,所以 ;因此通过使用关系(11),上述等式给出

3.的矩生成函数 伽马分布

在这一节中,我们推导了连续随机变量的矩源函数 的新定义 -Gamma分布在新参数方面 ,如下图所示 ,所以 .然后将这些值代入(48), 我们获得 现在区分 关于 并施加 ,我们得到 因此,当 , 我们获得 ,当 ,因此 =差异 -gamma分布在命题中证明2

3.1。较高的时刻

表示的时刻 是由

定理5。更高阶的时刻 第二类的-beta分布是

证明。考虑 将变量改为 ,则上式变为 替换 经过 ,我们有 现在使用 在上面的等式中,我们得到了预期的结果。

4.结论

在本文中,作者得出以下结论。(我)如果 倾向于1,然后 -Gamma分布和 -beta分布往往是古典γ和β发布。(2)作者也得出结论是 -Gamma分布和 的-分布 是一个,他们的平均值等于参数 , 分别。方差 的每个正值的-gamma分布 等于 参数的时间 .在这种情况下 ,那么它就等于分布的方差。方差 的-分布 也被定义。(iii)本文以一个新的参数引入了矩源函数和高阶矩

利益冲突

作者声明本文的发表不存在利益冲突。

承认

作者想要表达深深的感谢裁判员对这篇论文的更深入的审查,以及裁判员的有用建议,导致了这篇论文的改进展示。

参考文献

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