基于 Laguerre 展开的多元广义伽马卷积估计
统计理论
2024-02-27 v3 统计理论
摘要
广义伽马卷积分布类出现在 Thorin 研究 log-Normal 与 Pareto 分布无穷可分性的工作中。尽管这些分布在单变量情形已被广泛研究，多元情形及其可能产生的依赖结构在文献中鲜受关注。此外，近期仅构造了单变量情形的一种投影过程，且尚无估计过程可用。通过将多元广义伽马卷积的密度展开到张量化 Laguerre 基上，我们弥补了这一空白，并为单变量与多元情形提供了高效的估计过程。我们给出了关于这些过程性能的一些见解，以及多元伽马卷积密度的一个收敛级数，其被证明比 Moschopoulos 与 Mathai 的单变量级数更稳定。我们进一步讨论了一些例子。
引用
@article{arxiv.2103.03200,
title = {Estimation of multivariate generalized gamma convolutions through Laguerre expansions},
author = {Oskar Laverny and Esterina Masiello and Véronique Maume-Deschamps and Didier Rullière},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.03200},
year = {2024}
}