Atjaunināt sīkdatņu piekrišanu

E-grāmata: Expository Moments for Pseudo Distributions

Citas grāmatas par šo tēmu:
  • Formāts - PDF+DRM
  • Cena: 142,16 €*
  • * ši ir gala cena, t.i., netiek piemērotas nekādas papildus atlaides
  • Ielikt grozā
  • Pievienot vēlmju sarakstam
  • Šī e-grāmata paredzēta tikai personīgai lietošanai. E-grāmatas nav iespējams atgriezt un nauda par iegādātajām e-grāmatām netiek atmaksāta.
Citas grāmatas par šo tēmu:

DRM restrictions

  • Kopēšana (kopēt/ievietot):

    nav atļauts

  • Drukāšana:

    nav atļauts

  • Lietošana:

    Digitālo tiesību pārvaldība (Digital Rights Management (DRM))
    Izdevējs ir piegādājis šo grāmatu šifrētā veidā, kas nozīmē, ka jums ir jāinstalē bezmaksas programmatūra, lai to atbloķētu un lasītu. Lai lasītu šo e-grāmatu, jums ir jāizveido Adobe ID. Vairāk informācijas šeit. E-grāmatu var lasīt un lejupielādēt līdz 6 ierīcēm (vienam lietotājam ar vienu un to pašu Adobe ID).

    Nepieciešamā programmatūra
    Lai lasītu šo e-grāmatu mobilajā ierīcē (tālrunī vai planšetdatorā), jums būs jāinstalē šī bezmaksas lietotne: PocketBook Reader (iOS / Android)

    Lai lejupielādētu un lasītu šo e-grāmatu datorā vai Mac datorā, jums ir nepieciešamid Adobe Digital Editions (šī ir bezmaksas lietotne, kas īpaši izstrādāta e-grāmatām. Tā nav tas pats, kas Adobe Reader, kas, iespējams, jau ir jūsu datorā.)

    Jūs nevarat lasīt šo e-grāmatu, izmantojot Amazon Kindle.

This book provides expository derivations for moments of a family of pseudo distributions, which is an extended family of distributions including the pseudo normal (PN) distributions recently proposed by the author. The PN includes the skew normal (SN) derived by A. Azzalini and the closed skew normal (CSN) obtained by A. Domķnguez-Molina, G. Gonzįlez-Farķas, and A. K. Gupta as special cases. It is known that the CSN includes the SN and other various distributions as special cases, which shows that the PN has a wider variety of distributions. The SN and CSN have symmetric and skewed asymmetric distributions. However, symmetric distributions are restricted to normal ones. On the other hand, symmetric distributions in the PN can be non-normal as well as normal. In this book, for the non-normal symmetric distributions, the term kurtic normal (KN) is used, where the coined word kurtic indicates mesokurtic, leptokurtic, or platykurtic used in statistics. The variety of the PN was made possible using stripe (tigerish) and sectional truncation in univariate and multivariate distributions, respectively. The proofs of the moments and associated results are not omitted and are often given in more than one method with their didactic explanations.





 
The Sectionally Truncated Normal Distribution.- Normal Moments Under
Stripe Truncation and the Real-Valued Poisson Distribution.- The Basic
Parabolic Cylinder Distribution and its Multivariate Extension.- The
Pseudo-Normal (PN) Distribution.- The Kurtic-Normal (KN) Distribution.- The
Normal-Normal (NN) Distribution.- The Decompositions of the PN and NN
Distributed Variables.- The Truncated Pseudo-Normal (TPN) and Truncated
Normal-Normal (TNN) Distributions.- The Student t- and Pseudo-t (PT)
Distributions: Various Expressions of Mixtures.- Multivariate Measures of
Skewness and Kurtosis.
Haruhiko Ogasawara is Professor Emeritus, Otaru University of Commerce.