La distribución hiperbólica generalizada ( GH ) es una distribución de probabilidad continua definida como la mezcla normal de varianza-media donde la distribución de mezcla es la distribución gaussiana inversa generalizada (GIG). Su función de densidad de probabilidad (véase el recuadro) se expresa en términos de la función de Bessel modificada de segundo tipo , denotada por. [ 1 ] Fue introducido por Ole Barndorff-Nielsen , quien lo estudió en el contexto de la física de la arena arrastrada por el viento . [ 2 ]
Propiedades
Transformación lineal
Esta clase es cerrada bajo transformaciones afines . [ 1 ]
Suma
Barndorff-Nielsen y Halgreen demostraron que la distribución GIG es infinitamente divisible y, dado que la distribución GH se puede obtener como una mezcla normal de varianza-media donde la distribución de mezcla es la distribución gaussiana inversa generalizada , Barndorff-Nielsen y Halgreen demostraron que la distribución GH también es infinitamente divisible. [ 3 ]
No se cierra por convolución
Un aspecto importante de las distribuciones infinitamente divisibles es su conexión con los procesos de Lévy ; es decir, en cualquier instante de tiempo, un proceso de Lévy es infinitamente divisible. Muchas familias de distribuciones infinitamente divisibles bien conocidas son denominadas cerradas bajo convolución; es decir, si la distribución de un proceso de Lévy en un instante de tiempo pertenece a una de estas familias, entonces la distribución del proceso de Lévy en todos los instantes de tiempo pertenece a la misma familia de distribuciones. Por ejemplo, un proceso de Poisson será de Poisson en todos los instantes de tiempo, o un movimiento browniano será de distribución normal en todos los instantes de tiempo. Sin embargo, un proceso de Lévy que es hiperbólico generalizado en un instante de tiempo podría no serlo en otro. De hecho, las distribuciones de Laplace generalizadas y las distribuciones gaussianas inversas normales son las únicas subclases de las distribuciones hiperbólicas generalizadas que son cerradas bajo convolución. [ 4 ]
Distribuciones relacionadas
Como su nombre indica, es de una forma muy general, siendo la superclase de, entre otras, la distribución t de Student , la distribución de Laplace , la distribución hiperbólica , la distribución normal-gaussiana inversa y la distribución varianza-gamma .
- es una distribución t de Student congrados de libertad.
- es una distribución hiperbólica .
- es una distribución normal-gaussiana inversa (NIG).
- distribución chi-cuadrado inversa normal
- distribución gamma inversa normal (NI)
- es una distribución de varianza-gamma
- es una distribución de Laplace con parámetro de ubicacióny parámetro de escala 1.
Aplicaciones
Se aplica principalmente a áreas que requieren una probabilidad suficiente de comportamiento a distancia , lo cual puede modelar gracias a sus colas semipesadas , una propiedad que la distribución normal no posee. La distribución hiperbólica generalizada se utiliza con frecuencia en economía.
Referencias
- 1 2 Barndorff-Nielsen, Ole E.; Mikosch, Thomas; Resnick, Sidney I. (2001). Procesos de Lévy: Teoría y aplicaciones . Birkhäuser. ISBN 0-8176-4167-X.
- ↑ Barndorff-Nielsen, Ole (1977). "Distribuciones exponencialmente decrecientes para el logaritmo del tamaño de partícula". Actas de la Royal Society de Londres. Serie A, Ciencias Matemáticas y Físicas . 353 (1674). La Royal Society: 401–419 . Bibcode : 1977RSPSA.353..401B . doi : 10.1098/rspa.1977.0041 . JSTOR 79167 .
- ^ Barndorff-Nielsen, O.; Halgreen, cristiano (1977). "Divisibilidad infinita de las distribuciones gaussianas inversas hiperbólica y generalizada". Zeitschrift für Wahrscheinlichkeitstheorie und verwandte Gebiete . 38 : 309– 311. doi : 10.1007/BF00533162 .
- ↑ Podgórski, Krzysztof; Wallin, Jonas (9 de febrero de 2015). "Subclases invariantes a la convolución de distribuciones hiperbólicas generalizadas". Communications in Statistics – Theory and Methods . 45 (1): 98– 103. doi : 10.1080/03610926.2013.821489 .
- Distribuciones continuas