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一种计算非负无穷可分随机变量的PDF和CDF的方法

部分： 分布理论-概率概率方法、模拟和随机微分方程概率论与随机过程

剑桥大学出版社在线出版：2016年7月14日

马克·S·威莱特 和
穆拉德·S·塔克库
马克·S·威莱特*
附属：
波士顿大学
穆拉德·S·塔克库*
附属：
波士顿大学
*
∗通讯地址：美国马萨诸塞州波士顿市卡明顿街111号波士顿大学数学系，邮编：02215。
∗通讯地址：美国马萨诸塞州波士顿市卡明顿街111号波士顿大学数学系，邮编：02215。
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摘要

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我们提出了一种计算非负无限可分随机变量的概率密度函数（PDF）和累积分布函数（CDF）的方法X（X）我们的方法使用拉普拉斯变换Ee的Lévy-Khintchine表示-λX（X）=e-ϕ(λ)，式中为拉普拉斯指数。我们将Laplace变换反演的Post-Widder方法与序列收敛加速器相结合，以获得准确的结果。我们在几个例子中演示了这种技术，包括稳定分布、混合分布和关于非负Lévy过程的积分。

关键词

无限可分分布后维德公式稳定分布随机积分

MSC分类

次要： 60E07：无限可分分布；稳定分布65C50：概率中的其他计算问题60-08：计算方法（未分类到更具体的级别）60-04：显式机器计算和程序（不是计算或编程理论）
类型
研究文章
问询处
应用概率杂志 ,第48卷 ,第1版 2011年3月 第217-237页
版权
版权所有©Applied Probability Trust 2011

工具书类

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