A representation of random variables for finite mixture model based on combinatorial form
Keywords:
Mixture model, Random variable, mixing weight, GeneratingAbstract
A formula of generating random variable for finite mixture model is proposed. The main contribution of the work is a representation of random variable for finite cdf mixture model. We illustrate the generating random variable from the four components including a mixture of normal distribution, logistic distribution, log-normal distribution and gamma distribution in case of the number of the random variable is different, which present both the density and the cumulative probability and compare with mixture distribution. The results show that the more numbers of the random variable, the more the density and the cumulative probability are at the similar values more than small amount of number of the random variable.
References
[2] Hastie T, Tibshirani R, Friedman J. The Elements of Statistical Learning. 2nd ed.
California: Springer; 2008.
[3] Kollu R, Rayapudi SR, Narasimham SVL, Pakkurthi KM. Mixture probability distribution functions to model wind speed distributions. International Journal of Energy and Environmental Engineering. 2012; 3-27.
[4] Mikosch T. Non-Life Insurance Mathematics. 2nd ed. Berlin: Springer; 2008.
[5] Morgan EC, Lackner M, Vogel RM, Baise LG. Probability distribution for offshore wind speeds. Energy Conversion and Management. 2011; 52(2011): 15-26.
[6] Seydel R. Tools for Computation Finance. 2nd ed. Berlin: Springer; 2003.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
เนื้อหาและข้อมูลที่ปรากฏในบทความที่ตีพิมพ์ในวารสารสถิติประยุกต์และเทคโนโลยีสารสนเทศถือเป็นความคิดเห็นส่วนบุคคลของผู้เขียนแต่ละท่าน ความผิดพลาดของข้อความและผลที่อาจเกิดจากนำข้อความเหล่านั้นไปใช้ผู้เขียนบทความจะเป็นผู้รับผิดชอบแต่เพียงผู้เดียว บทความ ข้อมูล เนื้อหา รูปภาพ ฯลฯ ที่ได้รับการตีพิมพ์ในวารสารถือเป็นลิขสิทธิ์ของวารสาร หากบุคคลหรือหน่วยงานใดต้องการนำทั้งหมดหรือส่วนหนึ่งส่วนใดไปเผยแพร่ต่อหรือเพื่อกระทำการใดๆ จะต้องได้รับอนุญาตเป็นลายลักอักษรณ์จากวารสาร ก่อนเท่านั้น