加西亚·加西亚，卡塔琳娜·比特里兹;何塞·加西亚·佩雷斯;萨尔瓦多克鲁斯·兰堡 广义双抛物线分布。 （英语） Zbl 1175.62012号 国际期刊不确定性。模糊知识-基于系统。 第377-396号第17页（2009年）. 摘要：贝塔分布已应用于各种领域，部分原因是它们与正态分布相似，同时与正态分配相比，允许更大的偏态和峰度覆盖灵活性。尽管有这些优点，双边功率（TSP）分布还是作为β分布的替代方案，以解决其一些缺点，例如不具有封闭形式的累积密度函数（cdf）以及解释其参数的困难。本文中双抛物线分布的引入及其推广可按同样的思路考虑。与TSP分布类似，广义双抛物（GBP）分布也具有闭合形式的cdf，但与TSP分配相反，其密度函数在模式上是光滑的。我们通过矩比图比较证明，当局限于单峰域时，GBP分布在偏度和峰度覆盖方面比beta分布具有更大的灵活性。在项目评估和审查技术（PERT）的背景下，对英镑、贝塔系数和TSP分布进行了详细的均值-方差比较。最后，我们将英镑分布拟合到一个欧洲金融股票数据的例子中，并与该领域传统上使用的其他分布（包括贝塔分布）相比，证明英镑分布的拟合度较好。 引用于三文件 MSC公司： 62E10型 统计分布的特征和结构理论 65C60个 统计中的计算问题（MSC2010） 62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析 关键词：贝塔;TSP分布;发电密度;不确定性;风险 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{C.B.García Garcí）等人，《国际期刊不确定性》。模糊知识-基于系统。17，第3号，377--396（2009；Zbl 1175.62012） 全文： 内政部 参考文献： [1] 内政部：10.1198/01621450050000105·Zbl 1117.62340号 ·doi:10.1198/01621450050000105 [2] DOI:10.1080/10429247.2005.11415285·doi:10.1080/10429247-2005.11415285 [3] 内政部：10.1287/opre.7.5.646·兹比尔1255.90070 ·doi:10.1287/opre.7.5.646 [4] 姚A.Y.M.，J.Appl。美托洛尔。第17页，共15页 [5] 内政部：10.1016/0002-1571（79）90004-9·doi:10.1016/0002-1571（79）90004-9 [6] DOI:10.1016/S0960-1481（01）00100-8·doi:10.1016/S0960-1481（01）00100-8 [7] 柯克帕特里克·C.A.，《PERT/CPM规划与控制》（1966年） [8] 数字对象标识码：10.1111/j.0092-5853.2004.00587.x·数字对象标识代码：10.1111/j.0092-5853.2004.00587.x [9] 内政部：10.1016/j.jhydrol.2005.03.007·文件编号：10.1016/j.jhydrol.2005.03.007 [10] 美国帕勒卡，欧洲期刊Oper。第186号决议第111页 [11] DOI:10.1287/opre.10.3.405·doi:10.1287/操作规程10.3.405 [12] 内政部：10.1287/opre.10.912·doi:10.1287/opre.10.912 [13] Moder J.J.，管理。科学。18页B76– [14] DOI:10.1057/jors.1990.147·doi:10.1057/jors.1990.147 [15] Chae K.C.，I.I.E.翻译。第22页，198页– [16] 内政部：10.1287/mnsc.32.1652·doi:10.1287/mnsc.32.1652 [17] DOI:10.1016/S0305-0483（97）00002-9·doi:10.1016/S0305-0483（97）00002-9 [18] Johnson D.，《统计学家》46，第387页- [19] DOI:10.1002/（SICI）1099-131X（199703）16:2<83:：AID-FOR646>3.0.CO；2瓦·doi:10.1002/（SICI）1099-131X（199703）16:2<83:：AID-FOR646>3.0.CO；2瓦 [20] 内政部：10.1142/9789812701282·doi:10.1142/9789812701282 [21] 内政部：10.1287/mnsc.33.10.1360·doi:10.1287个/mnsc.33.10.1360 [22] 内政部：10.1287/mnsc.33.10.1357·doi:10.1287/mnsc.33.10.1357 [23] DOI:10.1081/STA-120022704·Zbl 1171.60315号 ·doi:10.1081/STA-120022704 [24] 内政部：10.1198/000313002317572745·兹比尔1182.62017 ·数字标识代码：10.1198/000313002317572745 [25] Stuart A.，Kendall的分布理论高级统计理论1（1994） [26] DOI:10.1017/CBO9780511569654·Zbl 0175.17305号 ·doi:10.1017/CBO9780511569654 [27] S.Kotz和N.L.Johnson，《统计科学百科全书》第5版，编辑S.Koz（威利，纽约，1985）pp。602–604. [28] Herreias R.，Oper公司。Res.Lett公司。第31页，第60页– [29] 数字对象标识码：10.1007/s10260-005-0115-9·兹比尔1118.62016 ·doi:10.1007/s10260-005-0115-9 [30] 内政部：10.1007/978-1-4612-0173-1·doi:10.1007/978-1-4612-0173-1 [31] 内政部：10.1086/294743·doi:10.1086/294743 [32] Izenman A.J.、J.Am.Stat.Assoc.86第205页– [33] 内政部：10.1002/0471264105·doi:10.1002/0471264105 [34] Banks J.，离散事件系统模拟（2005）·Zbl 0525.68071号 [35] Stuart A.，Kendall的高级统计理论（第2A卷）：经典推理和线性模型（1999年） 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。