On the ratio of two independent weighted Lindley variables

Q: 이 논문에서 정의한 가중 린들리 분포란 무엇인가?

가중 린들리 분포는 두 개의 감마 분포 혼합으로 구성되며, Ghitany 등(2011)에 의해 제시된 밀도 함수를 따른다. 이 분포는 모수 $\theta > 0$와 $\alpha > 0$를 가지며, $\alpha = 1$일 때 단일 모수 린들리 분포가 된다. 이는 생존 데이터 분석 등에 응용될 수 있다.

Q: 두 독립 가중 린들리 변수의 비율 분포에서 왜도 경향은 어떠한가?

연구 결과, 두 독립 가중 린들리 변수의 비율 분포에서 왜도 경향은 모수 $\alpha_1, \alpha_2, \theta_1, \theta_2$ 값에 따라 달라진다. 예를 들어, $\alpha_1=2, \alpha_2=4$일 때 $\theta_2 > \theta_1$이면 우측 왜도를 보이며, $\theta_2 \leq \theta_1$이면 좌측 왜도를 나타낸다.

Changsoo Lee; Kyungsu Ahn

doi:10.7465/jkdi.2019.30.3.681

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저자정보: Changsoo Lee (Kyungwoon University) Kyungsu Ahn (Kyungwoon University)

저널정보: 한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제30권 제3호

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We shall consider the distribution for the ratio based on two independent two parameter Lindley random variables and two independent weighted Lindley random variables respectively. We shall observe the skewness for each the ratio and shall study numerically trends for the skewness for each the ratio based on two independent two parameter Lindley random variables and two independent weighted Lindley random variables. We shall consider the correlation coefficient between two variables having a bivariate weighted Lindley density based on the weighted Lindley density.

#Bivariate weighted Lindley density #correlation coefficient #IFR #Lindley distribution #weighted Lindley density

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대상 및 방법론
분석 및 수행
결과 및 의의

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