Articulo de referencia

Distribución exponencial envuelta

En teoría de probabilidad y estadística direccional , una distribución exponencial envuelta es una distribución de probabilidad envuelta que resulta de la "envoltura" de la dist...

En teoría de probabilidad y estadística direccional , una distribución exponencial envuelta es una distribución de probabilidad envuelta que resulta de la "envoltura" de la distribución exponencial alrededor del círculo unitario .

Definición

La función de densidad de probabilidad de la distribución exponencial envuelta es [1]

f W E ( θ ; λ ) = k = 0 λ e λ ( θ + 2 π k ) = λ e λ θ 1 e 2 π λ , {\displaystyle f_{WE}(\theta ;\lambda )=\sum _{k=0}^{\infty }\lambda e^{-\lambda (\theta +2\pi k)}={\frac {\lambda e^{-\lambda \theta }}{1-e^{-2\pi \lambda }}},}

donde es el parámetro de velocidad de la distribución desdoblada. Esta es idéntica a la distribución truncada obtenida al restringir los valores observados X de la distribución exponencial con parámetro de velocidad λ al rango . Nótese que esta distribución no es periódica. 0 θ < 2 π {\displaystyle 0\leq \theta <2\pi } λ > 0 {\displaystyle \lambda >0} 0 X < 2 π {\displaystyle 0\leq X<2\pi }

Función característica

La función característica de la exponencial envuelta es simplemente la función característica de la función exponencial evaluada en argumentos enteros:

φ n ( λ ) = 1 1 i n / λ {\displaystyle \varphi _{n}(\lambda )={\frac {1}{1-in/\lambda }}}

que produce una expresión alternativa para la PDF exponencial envuelta en términos de la variable circular z=e i (θ-m) válida para todos los θ y m reales:

f W E ( z ; λ ) = 1 2 π n = z n 1 i n / λ = { λ π Im ( Φ ( z , 1 , i λ ) ) 1 2 π if  z 1 λ 1 e 2 π λ if  z = 1 {\displaystyle {\begin{aligned}f_{WE}(z;\lambda )&={\frac {1}{2\pi }}\sum _{n=-\infty }^{\infty }{\frac {z^{-n}}{1-in/\lambda }}\\[10pt]&={\begin{cases}{\frac {\lambda }{\pi }}\,{\textrm {Im}}(\Phi (z,1,-i\lambda ))-{\frac {1}{2\pi }}&{\text{if }}z\neq 1\\[12pt]{\frac {\lambda }{1-e^{-2\pi \lambda }}}&{\text{if }}z=1\end{cases}}\end{aligned}}}

¿Dónde está la función trascendente de Lerch ? Φ ( ) {\displaystyle \Phi ()}

Momentos circulares

En términos de la variable circular, los momentos circulares de la distribución exponencial envuelta son la función característica de la distribución exponencial evaluada en argumentos enteros: z = e i θ {\displaystyle z=e^{i\theta }}

z n = Γ e i n θ f W E ( θ ; λ ) d θ = 1 1 i n / λ , {\displaystyle \langle z^{n}\rangle =\int _{\Gamma }e^{in\theta }\,f_{WE}(\theta ;\lambda )\,d\theta ={\frac {1}{1-in/\lambda }},}

donde es un intervalo de longitud . El primer momento es entonces el valor medio de z , también conocido como resultante media o vector resultante medio: Γ {\displaystyle \Gamma \,} 2 π {\displaystyle 2\pi }

z = 1 1 i / λ . {\displaystyle \langle z\rangle ={\frac {1}{1-i/\lambda }}.}

El ángulo medio es

θ = A r g z = arctan ( 1 / λ ) , {\displaystyle \langle \theta \rangle =\mathrm {Arg} \langle z\rangle =\arctan(1/\lambda ),}

y la longitud de la resultante media es

R = | z | = λ 1 + λ 2 . {\displaystyle R=|\langle z\rangle |={\frac {\lambda }{\sqrt {1+\lambda ^{2}}}}.}

y la varianza es entonces 1- R .

Caracterización

La distribución exponencial envuelta es la distribución de probabilidad de entropía máxima para distribuciones restringidas al rango para un valor fijo de la expectativa . [1] 0 θ < 2 π {\displaystyle 0\leq \theta <2\pi } E ( θ ) {\displaystyle \operatorname {E} (\theta )}

Véase también

Referencias

  1. ^ ab Jammalamadaka, S. Rao; Kozubowski, Tomasz J. (2004). "Nuevas familias de distribuciones envueltas para modelar datos circulares sesgados" (PDF) . Communications in Statistics - Theory and Methods . 33 (9): 2059–2074. doi :10.1081/STA-200026570 . Consultado el 13 de junio de 2011 .
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