Aproximaciones Normales Locales y Límites de Métricas de Probabilidad para la Distribución Matricial Variada y su Aplicación al Estadístico de Hotelling
Autores: Ouimet, Frédéric
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
Aproximaciones Normales Locales y Límites de Métricas de Probabilidad para la Distribución Matricial Variada y su Aplicación al Estadístico de Hotelling
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas aplicadas
Palabras clave
Desarrollar
expansiones locales
razón
densidad matricial variada centrada
densidad normal matricial variada centrada
métricas de probabilidad
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 27
Citaciones: Sin citaciones
En este artículo, desarrollamos expansiones locales para la razón de la densidad matricial centrada a la densidad normal matricial centrada con las mismas covarianzas. Las aproximaciones se utilizan para derivar límites superiores en varias métricas de probabilidad (como la variación total y la distancia de Hellinger) entre las medidas inducidas correspondientes. Este trabajo extiende algunos resultados anteriores para la distribución univariada de Student al contexto matricial.
Descripción
En este artículo, desarrollamos expansiones locales para la razón de la densidad matricial centrada a la densidad normal matricial centrada con las mismas covarianzas. Las aproximaciones se utilizan para derivar límites superiores en varias métricas de probabilidad (como la variación total y la distancia de Hellinger) entre las medidas inducidas correspondientes. Este trabajo extiende algunos resultados anteriores para la distribución univariada de Student al contexto matricial.