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https://hdl.handle.net/10495/26790
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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NagarDaya_2014_BivariateGaussDistribution.pdf | Artículo de investigación | 699.12 kB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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