Sobre la precisión de la aproximación gamma generalizada a sumas aleatorias negativas binomiales generalizadas
Autores: Shevtsova, Irina; Tselishchev, Mikhail
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2021
Acceso abierto
Artículo científico
2021
Sobre la precisión de la aproximación gamma generalizada a sumas aleatorias negativas binomiales generalizadas
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Investigar
Proximidad
Métricas estructuradas zeta
Binomial negativa
Distribución gamma generalizada
Convergencia
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 47
Citaciones: Sin citaciones
Investigamos la proximidad en términos de métricas zeta-estructuradas de sumas aleatorias generalizadas negativas binomiales a la distribución gamma generalizada con los parámetros correspondientes, extendiendo así las estimaciones zeta-estructuradas de la tasa de convergencia en el teorema de Rényi. En particular, derivamos cotas superiores para las métricas de Kantorovich y Kolmogorov en la ley de los grandes números para sumas aleatorias negativas binomiales de variables aleatorias i.i.d. con momentos de primer orden no nulos y momentos de segundo orden finitos. Nuestro método se basa en la representación de la distribución negativa binomial generalizada con los parámetros de forma y potencia del exponente no mayores que uno como una ley geométrica mixta y la divisibilidad infinita de la distribución binomial negativa.
Descripción
Investigamos la proximidad en términos de métricas zeta-estructuradas de sumas aleatorias generalizadas negativas binomiales a la distribución gamma generalizada con los parámetros correspondientes, extendiendo así las estimaciones zeta-estructuradas de la tasa de convergencia en el teorema de Rényi. En particular, derivamos cotas superiores para las métricas de Kantorovich y Kolmogorov en la ley de los grandes números para sumas aleatorias negativas binomiales de variables aleatorias i.i.d. con momentos de primer orden no nulos y momentos de segundo orden finitos. Nuestro método se basa en la representación de la distribución negativa binomial generalizada con los parámetros de forma y potencia del exponente no mayores que uno como una ley geométrica mixta y la divisibilidad infinita de la distribución binomial negativa.