The bivariate alpha-skew-normal distribution

偏正态分布 阿尔法(金融) 歪斜 数学 二元分析 分布(数学) 统计 正态分布 数学分析 计算机科学 结构效度 电信 心理测量学
作者
Francisco Louzada,Anderson Ara,Guilherme Fernandes
出处
期刊:Communications in Statistics [Taylor & Francis]
卷期号:46 (14): 7147-7156 被引量:11
标识
DOI:10.1080/03610926.2015.1024865
摘要

In this paper, we propose a new bivariate distribution, namely bivariate alpha-skew-normal distribution. The proposed distribution is very flexible and capable of generalizing the univariate alpha-skew-normal distribution as its marginal component distributions; it features a probability density function with up to two modes and has the bivariate normal distribution as a special case. The joint moment generating function as well as the main moments are provided. Inference is based on a usual maximum-likelihood estimation approach. The asymptotic properties of the maximum-likelihood estimates are verified in light of a simulation study. The usefulness of the new model is illustrated in a real benchmark data.

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