Pedro Ronalt Vieira - DPI - Inpe

s cm2
b®mn
34
¡(1=2+ b®m)¡(1=2+n)
¡(b®m)¡(n)
b¯ m = cm 2
¡ cm1 =0
3.21 - Distribui»c~ao Gaussiana Inversa Generalizada
Diz-se que uma variavel aleatoriaX possui uma distribui»c~ao Gaus-
siana Inversa Generalizada,com par^ametros®;° e¸;denotada porX » N ¡1 (®;°;¸);
se a sua densidade, para cadax 2 R, e dada por (Frery et al., 1995a,b):
q
(¸=°)
fX(x;®;°;¸) =
®
³
2K® 2 p ¸° ´x ®¡1 µ
exp ¡ °
x ¡¸x
1IR + (x)
1) O dom³nio dos par^ametros e dado por (Frery et al., 1995a,b):
8
><
>:
°>0;¸ ¸ 0; se®< 0
°>0;¸>0; se® = 0
° ¸ 0;¸>0; se®> 0
2) Momento de ordemr2 R (Frery et al., 1995a,b):
E(Xr ) = K ®+r
³
K ®
³
2 p °¸ ´
2 p °¸ ´
s µ° r
3.22 - Distribui»c~ao Raiz de Gaussiana Inversa Generalizada
¸
(3.5)
SejaY » N ¡1 (®;°;¸): Diz-se que uma variavel aleatoriaX=Y 1=2
possui distribui»c~ao Raiz de Gaussiana Inversa Generalizada, com par^ametros®;° e