Distribució de Gompertz desplaçada

Infotaula distribució de probabilitatDistribució de Gompertz desplaçada
Funció de densitat de probabilitat
Probability density plots of shifted Gompertz distributions
Funció de distribució de probabilitat
Cumulative distribution plots of shifted Gompertz distributions
Paràmetres b 0 {\displaystyle b\geq 0} escala (real)
η 0 {\displaystyle \eta \geq 0} forma (real)
Suport x [ 0 , ) {\displaystyle x\in [0,\infty )\!}
fdp b e b x e η e b x [ 1 + η ( 1 e b x ) ] {\displaystyle be^{-bx}e^{-\eta e^{-bx}}\left[1+\eta \left(1-e^{-bx}\right)\right]}
Esperança matemàtica ( 1 / b ) { E [ ln ( X ) ] ln ( η ) } {\displaystyle (-1/b)\{\mathrm {E} [\ln(X)]-\ln(\eta )\}\,}

on X = η e b x {\displaystyle X=\eta e^{-bx}\,} i

E [ ln ( X ) ] = [ 1 + 1 / η ] 0 η e X [ ln ( X ) ] d X 1 / η 0 η X e X [ ln ( X ) ] d X {\displaystyle {\begin{aligned}\mathrm {E} [\ln(X)]=&[1{+}1/\eta ]\!\!\int _{0}^{\eta }\!\!\!\!e^{-X}[\ln(X)]dX\\&-1/\eta \!\!\int _{0}^{\eta }\!\!\!\!Xe^{-X}[\ln(X)]dX\end{aligned}}}
Moda 0  for  0 < η 0.5 {\displaystyle 0{\text{ for }}0<\eta \leq 0.5}
( 1 / b ) ln ( z ) , per  η > 0.5 {\displaystyle (-1/b)\ln(z^{\star }){\text{, per }}\eta >0.5}
 on  z = [ 3 + η ( η 2 + 2 η + 5 ) 1 / 2 ] / ( 2 η ) {\displaystyle {\text{ on }}z^{\star }=[3+\eta -(\eta ^{2}+2\eta +5)^{1/2}]/(2\eta )}
Variància ( 1 / b 2 ) ( E { [ ln ( X ) ] 2 } ( E [ ln ( X ) ] ) 2 ) {\displaystyle (1/b^{2})(\mathrm {E} \{[\ln(X)]^{2}\}-(\mathrm {E} [\ln(X)])^{2})\,} on X = η e b x {\displaystyle X=\eta e^{-bx}\,} i E { [ ln ( X ) ] 2 } = [ 1 + 1 / η ] 0 η e X [ ln ( X ) ] 2 d X 1 / η 0 η X e X [ ln ( X ) ] 2 d X {\displaystyle {\begin{aligned}\mathrm {E} \{[\ln(X)]^{2}\}=&[1{+}1/\eta ]\!\!\int _{0}^{\eta }\!\!\!\!e^{-X}[\ln(X)]^{2}dX\\&-1/\eta \!\!\int _{0}^{\eta }\!\!\!\!Xe^{-X}[\ln(X)]^{2}dX\end{aligned}}}

La distribució de Gompertz desplaçada és la distribució de la més gran de dues variables aleatòries independents, una de les quals té una distribució exponencial amb paràmetre b {\displaystyle b} i l'altre té una distribució Gumbel amb paràmetres η {\displaystyle \eta } i b {\displaystyle b} . En la seva formulació original, la distribució s'expressava fent referència a la distribució de Gompertz en comptes de la distribució de Gumbel, però, com que la distribució de Gompertz és una distribució de Gumbel revertida, l'etiquetatge es pot considerar exacte. S'ha utilitzat com a model d'adopció d'innovacions. Va ser proposat per Bemmaor [1] (1994). Algunes de les seves propietats estadístiques han estat estudiades més a fons per Jiménez i Jodrá [2] (2009) i Jiménez Torres [3] (2014).

Especificació

Funció de densitat de probabilitat

La funció de densitat de probabilitat de la distribució de Gompertz desplaçada és: f ( x ; b , η ) = b e b x e η e b x [ 1 + η ( 1 e b x ) ]  per  x 0. {\displaystyle f(x;b,\eta )=be^{-bx}e^{-\eta e^{-bx}}\left[1+\eta \left(1-e^{-bx}\right)\right]{\text{ per }}x\geq 0.\,}

on b 0 {\displaystyle b\geq 0} és un paràmetre d'escala i η 0 {\displaystyle \eta \geq 0} és un paràmetre de forma. En el context de la difusió de les innovacions, b {\displaystyle b} es pot interpretar com l'atractiu global de la innovació i η {\displaystyle \eta } és la propensió a adoptar en el paradigma de la propensió a adoptar. Com més gran b {\displaystyle b} és a dir, com més fort és l'atractiu i més gran η {\displaystyle \eta } és a dir, menor és la propensió a adoptar.[4]

Funció de distribució acumulada

La funció de distribució acumulada de la distribució de Gompertz desplaçada és:

F ( x ; b , η ) = ( 1 e b x ) e η e b x  per  x 0. {\displaystyle F(x;b,\eta )=\left(1-e^{-bx}\right)e^{-\eta e^{-bx}}{\text{ per }}x\geq 0.\,}

Referències

  1. Bemmaor, Albert C. «Modeling the Diffusion of New Durable Goods: Word-of-Mouth Effect Versus Consumer Heterogeneity». A: G. Laurent, G.L. Lilien & B. Pras. Research Traditions in Marketing (en anglès). Boston: Kluwer Academic Publishers, 1994, p. 201–223. ISBN 978-0-7923-9388-7. 
  2. Jiménez, Fernando; Jodrá, Pedro Communications in Statistics - Theory and Methods, 38, 1, 2009, pàg. 78–89. DOI: 10.1080/03610920802155502.
  3. Jiménez Torres, Fernando Journal of Computational and Applied Mathematics, 255, 1, 2014, pàg. 867–877. DOI: 10.1016/j.cam.2013.07.004 [Consulta: lliure].
  4. Eghwerido, Joseph Thomas; Agu, Friday Ikechukwu «The shifted Gompertz-G family of distributions: Properties and applications» (en anglès). Mathematica Slovaca, 71, 5, 01-10-2021, pàg. 1291–1308. DOI: 10.1515/ms-2021-0053. ISSN: 1337-2211.
  • Vegeu aquesta plantilla
Distribucions discretes
amb suport finit
Distribucions discretes
amb suport infinit
Distribucions contínues
suportades sobre un interval acotat
Distribucions contínues
suportades sobre un interval semi-infinit
Distribucions contínues
suportades en tota la recta real
Distribucions contínues
amb el suport de varis tipus
Barreja de distribució variable-contínua
Distribució conjunta
Discreta
Ewens
Multinomial
Multinomial de Dirichlet
Multinomial negativa
Contínua
Dirichlet
Dirichlet generalitzada
Estable multivariant
Gamma normal
Gamma normal inversa
Normal multivariable
t multivariable
Matriu de valor
Matriu gamma
Matriu gamma inversa
Matriu normal
Normal de Wishart
Normal de Wishart inversa
t matriu
Wishart
Wishart inversa
Direccionals
Univariada (circular)
Asimètrica de Laplace envoltada
Cauchy envoltada
Exponencial envoltada
Lévy envoltada
Normal envoltada
Circular uniforme
Univariada de von Mises
Bivariada (esfèrica)
Kent
Bivariada (toroidal)
Bivariada de von Mises
Multivariada
von Mises-Fisher
Bingham
Degenerada i singular
Degenerada
Delta de Dirac
Singular
Cantor
Famílies