此发行版有名称吗?


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今天我想到,分布 可以看作是高斯和拉普拉斯之间的折衷分布,对于和这样的分布有名称吗?它是否有一个标准化常数的表达式?结石树桩我,因为我不知道如何甚至开始求解在积分 1 = c ^ ·&- EXP - | X - μ | pX[R p[12]β>0Ç

f(x)exp-|X-μ|pβ)
xR,p[1,2]β>0.C
1=Cexp(|xμ|pβ)dX

Answers:


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简短答案

您描述的pdf最适合称为Subbotin发行版...请参阅Subbotin在1923年发表的论文,该论文具有完全相同的功能形式,即Y=Xμ

  • Subbotin,MT(1923),关于错误频率定律,Matematicheskii Sbornik,31,296-301。

以等式5输入pdf的形式:

f(y)=Kexp[(|y|σ)p]

积分常数: ,按照冼的推导,其中β=σpK=p2σΓ(1p)β=σp

更长的答案

不幸的是,维基百科并不总是“最新的”,准确的,有时甚至落后于时代80年。在Subbotin(1923)之后,该分布已在文献中得到广泛使用,包括:

  • Diananda,PH(1949年),《关于最大似然估计的某些性质的说明》,《剑桥哲学学会学报》,第45卷,第536-544页。

  • Turner,ME(1960),关于启发式估计方法,Biometrics,16(2),299-301。

  • Zeckhauser,R.和Thompson,M.(1970),带有非正态误差项的线性回归,《经济与统计评论》,第52卷,第280-286页。

  • McDonald,JB和Newey,WK(1988),通过广义t分布对回归模型进行部分自适应估计,《计量经济学理论》,第4卷,第428-457页。

  • 约翰逊(NL),科兹(S. Kotz)和新罕布什尔州巴拉克里希南(Balakrishnan,N。)(1995年),《连续单变量分布》,第2卷,第2版,《威利:纽约》(1995年,第422页)

  • Mineo,AM和Ruggieri,M.(2005),用于指数分布的软件工具:normalp软件包,Journal of Statistics Software,12(4),1-21。

...在Wiki上引用该论文之前。除了已过时80年之外,Wiki“通用范式”上使用的名称似乎也不合适,因为存在分布的无穷种是范式的概括,而且无论如何该名称与文献均不明确。它还没有承认原始作者。


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0exp{xp}dx=y=xp0exp{y}|dxdy|dy=x=y1/p0exp{y}1py1p1dy=Γ(1/p)1p
exp{β1|xμ|p}dx=2Γ(1/p)pβ1/p

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D'oh. Of course. And chance you happen to know if it has a name?
Sycorax says Reinstate Monica

1
It is somewhat connected with the[ Weibull and Fréchet distributions](en.wikipedia.org/wiki/…), however those have a power term in front of the exponential. It is thus more of a Gaussian distribution for another metric that the quadratic distance.
Xi'an

1
+1 It wouldn't be wrong to call this a "power Gamma" distribution.
whuber

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According to Wikipedia, this is known as Generalized normal distribution (version 1 in the article), and the restriction p[1,2] is not required but any positive value is fine.

The reference given in Wikipedia is Saralees Nadarajah (2005) A generalized normal distribution, Journal of Applied Statistics, 32:7, 685-694, DOI: 10.1080/02664760500079464. This article mentions that the normalization constant is found by 'simple integration' - I presume following Xi'an's answer.

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