Eu tenho uma amostra de cerca de 1000 valores. Esses dados são obtidos do produto de duas variáveis aleatórias independentes . A primeira variável aleatória possui uma distribuição uniforme . A distribuição da segunda variável aleatória não é conhecida. Como posso estimar a distribuição da segunda variável aleatória ( )?ξ ~ L ( 0 , 1 ) ψ
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Respostas:
Temos, supondo que tenha suporte na linha real positiva, ξψ Onde X ~ F N e F n é a distribuição empírica dos dados.
Tomando o log desta equação, obtemos,
Assim, pelo teorema da continuidade de Levy, e independência de e ψ assumindo as funções caracteresíticas:ξ ψ
Agora, , t h e r e f o r e - L o g ( ξ ) ~ E x p ( 1 ) Assim, Ψ L o g ( ξ ) ( - t ) = ( 1 + i t ) - 1ξ∼Unif[0,1] ,therefore −Log(ξ)∼Exp(1)
Dado que comX1. . . X1000A amostra aleatória deln(X).Ψln(X)=1n∑1000k=1exp(itXk), X1...X1000 ln(X)
Agora podemos especificar completamente a distribuição de através de sua função característica:Log(ψ)
It is enough then to invert the Moment generating function to get the distribution ofln(ϕ) and thus that of ϕ
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