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Título : Bivariate generalization of the Gauss hypergeometric distribution
Autor : Nagar, Daya Krishna
Bedoya Valencia, Danilo
Gupta, Arjun Kumar
metadata.dc.subject.*: Funciones
Functions
Funciones hipergeométricas
Hypergeometric functions
62H15
62E15
Fecha de publicación : 2014
Editorial : Hikari
Citación : Nagar, D. K., Bedoya-Valencia, D., & Gupta, A. K. (2015). Bivariate Generalization of the Gauss Hypergeometric Distribution. Applied Mathematical Sciences, 9(51), 2531-2551. http://dx.doi.org/10.12988/ams.2015.52111
Resumen : ABSTRACT: The bivariate generalization of the Gauss hypergeometric distribution is defined by the probability density function proportional to x α1−1y α2−1 (1 − x − y) β−1 (1 + ξ1x + ξ2y) −γ , x > 0, y > 0, x + y < 1, where αi > 0, i = 1, 2, β > 0, −∞ < γ < ∞ and ξi > −1, i = 1, 2 are constants. In this article, we study several of its properties such as marginal and conditional distributions, joint moments and the coefficient of correlation. We compute the exact forms of R´enyi and Shannon entropies for this distribution. We also derive the distributions of X+Y , X/(X +Y ), V = X/Y and XY where X and Y follow a bivariate Gauss hypergeometric distribution.
metadata.dc.identifier.eissn: 1314-7552
ISSN : 1312-885X
metadata.dc.identifier.doi: 10.12988/ams.2015.52111
Aparece en las colecciones: Artículos de Revista en Ciencias Exactas y Naturales

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