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Title: Domain of attraction of α-stable distributions under finite mixture models
Authors: Guevara Otiniano, Cira Etheowalda
Gonçalves, Cátia Regina
Assunto:: Teoria da estimativa
Algoritmos
Distribuição (Probabilidades)
Equações diferenciais não-lineares - teoria assintótica
Issue Date: 2010
Publisher: Sociedade Brasileira de Matemática Aplicada e Computacional
Citation: GUEVARA OTINIANO, Cira Etheowalda; GONÇALVES, Cátia Regina. Domain of attraction of α-stable distributions under finite mixture models. TEMA: Tendências em Matemática Aplicada e Computacional. São Carlos, v.11, n.1, p.69-76 2010. Disponível em: <http://www.sbmac.org.br/tema/seer/index.php/tema/article/view/114>. Acesso em: 15 mar. 2013.
Abstract: Neste trabalho estudamos a distribuição assintótica da soma normalizada de variáveis aleatórias independentes e identicamente distribuídas, sob modelos de mistura finita. No Teorema damos condições necessárias para a função de distribuição de de uma população mista com k componentes estar no domínio de atração de uma distribuição α- estável, assumindo que cada componente da mistura também esta no domínio de atração de uma distribuição α- estável. Exemplos são dados para mostrar o resultado. ________________________________________________________________________________________ ABSTRACT
In this work, we study the asymptotic distribution of the normalized sum of independent, identically distributed random variables under the finite mixture models. In the Theorem we give necessary conditions for a distribution function of a mixed population with k components to belong to the domain of attraction of an α-stable distribution, by assuming that each component of the mixture also pertains to the domain of attraction of an α-stable distribution. Examples are given to illustrate the result.
Licença:: TEMA : Tendências em Matemática Aplicada e Computacional - © Uma Publicação da Sociedade Brasileira de Matemática Aplicada e Computacional. Autores mantém os direitos autorais e concedem à revista o direito de primeira publicação, com o trabalho simultaneamente licenciado sob a Licença Creative Commons Attribution (Attribution 3.0 Unported (CC BY 3.0) ) que permite o compartilhamento do trabalho com reconhecimento da autoria e publicação inicial nesta revista. Fonte; http://www.sbmac.org.br/tema/seer/index.php/tema/about/submissions#copyrightNotice. Acesso em: 15 mar. 2013.
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