詹姆斯·马伦戈（James E.Marengo）。;David L.Farnsworth。 甘贝尔分布的无记忆性和矩。 （英语） Zbl 1501.60014号 J.统计理论实践。 16，第4号，第70号论文，第10页（2022年）. 小结：导出了极值分布的中心矩，也称为甘贝尔分布。为此，采用了它作为单位指数分布随机样本最大阶统计量的极限分布的状态。指数分布的无记忆性起着重要作用。 MSC公司： 60E05型 概率分布：一般理论 62E20型 统计学中的渐近分布理论 62G30型 订单统计；经验分布函数 关键词：耿贝尔分布;指数分布;最大阶统计量;无记忆性质;瞬间;概率证明 软件：DLMF公司;组织环境信息系统 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{J.E.Marengo}和\textit{D.L.Farnsworth}，J.Stat.理论与实践。16，第4号，第70号论文，第10页（2022年；Zbl 1501.60014） 全文： 内政部 参考文献： [1] 约翰逊，荷兰；科茨，S。；Balakrishnan，N.，连续单变量分布，（1995），纽约：Wiley，纽约·Zbl 0821.62001号 [2] 蒂亚戈·德·奥利维拉（Tiago de Oliveira），J。；科茨，S。；约翰逊，NL，甘贝尔分布，统计科学百科全书，552-558（1983），纽约：威利，纽约 [3] 密歇根州戈麦斯；Guillou，A.，《极值理论和单变量极值统计：综述》，《国际统计评论》，83，2，263-292（2015）·Zbl 07763438号 ·doi:10.1111/insr.12058 [4] 约翰逊，荷兰；科茨，S。；Balakrishnan，N.，连续单变量分布，（1994），纽约：Wiley，纽约·Zbl 0811.62001号 [5] 霍格，RV；McKean，JW；克雷格，AT，《数理统计导论》（2012），波士顿：皮尔逊，波士顿 [6] Choi，J.等人。；Srivastava，HM，伽玛函数高阶导数的评估，Publikacije Fakulteta，Serija Matematika，11，9-18（2000）·Zbl 0995.33002号 [7] Olver，FWJ；Lozier，DW；波西弗特，RF；Clark，CW，NIST数学函数手册（2010），纽约：剑桥大学出版社，纽约·Zbl 1198.00002号 [8] Ross，B.，《Psi函数》，《数学杂志》，51、3、176-179（1978）·Zbl 0398.33002号 ·doi:10.1080/0025570X.1978.11976704 [9] Nahin，PJ，10年后你还会活着吗《概率论中的许多其他奇怪问题》（2019），普林斯顿：普林斯顿大学出版社，普林斯顿 [10] Nelsen，RB，随机变量无记忆性质的后果，Am Math Mon，94，10，981-984（1987）·Zbl 0637.60023号 ·doi:10.1080/00029890.1987.12000749 [11] Peterson，J.，二项式恒等式的概率证明，Am Math Mon，120，6，558-562（2013）·Zbl 1273.05012号 ·doi:10.4169/amer.math.monthly.120.06.558 [12] Ross，SM，《概率模型导论》（2014），牛津：学术出版社，牛津·Zbl 1284.60002号 [13] Vellaisamy，P.，《关于某些二项式恒等式的概率证明》，《美国统计》，69，3，241-243（2015）·Zbl 07671735号 ·doi:10.1080/00031305.2015.1056381 [14] 斯隆NJA（2021）整数序列在线百科全书。https://oeis.org/A001620 [15] ET惠塔克；沃森，GN，《现代分析课程》（1962），伦敦：剑桥大学出版社，伦敦 [16] Chung，KL，概率论课程（2001），圣地亚哥：圣地亚哥学术出版社 [17] Möhle，M。；Pitters，H.，Kingman合并和Gumbel分布的吸收时间和树长，马尔可夫过程相关场，21，2，317-338（2015）·Zbl 1328.60021号 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。