Tenemos $k$ variables aleatorias independientes con distribución exponencial ( $T_1, T_2, \ldots , T_k$ ), los parámetros de las variables aleatorias son ( $ \lambda , \frac { \lambda }{2}, \frac { \lambda }{3}, \ldots , \frac { \lambda }{k}$ ), ¿cuál es la distribución de la nueva variable $T = T_1 + T_2 + \cdots + T_k $
¿Alguien ha encontrado alguna información con respecto al equivalente del CDF?
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¿son independientes?
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@Canardini Oh, lo siento, lo olvidé, sí lo son.
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A veces, cuando se escribe sobre "la distribución exponencial con parámetro $\alpha$ " quieren decir $\displaystyle e^{-x/\alpha} \left(\frac{dx} \alpha\right) \text{ for } x\ge 0,$ para que $\alpha$ es el valor esperado, y a veces significan $\displaystyle e^{-\alpha x} (\alpha\,dx) \text{ for } x\ge0,$ para que $1/\alpha$ es el valor esperado. ¿Qué es lo que tiene en mente aquí? $\qquad$
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@MichaelHardy Gracias por tu comentario, el segundo por lo que cuando digo $T_i$ tiene una distribución exponencial ( $Exp(\frac{\lambda}{i})$ ) Es decir $e^{-\frac{\lambda}{i}T_i}$
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No veo ningún patrón al utilizar las funciones de generación de momentos. Sabes que si las exponenciales están idénticamente distribuidas, la suma es la distribución Gamma?
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Gracias @Therkel Sí, veo que la distribución Gamma con parámetros ( $k$ , $\lambda$ ), pero desgraciadamente cuando los parámetros no son idénticos, no se puede utilizar la distribución Gamma.
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Correcto. De hecho, cuando lo intenté con el enfoque mgf, obtuve una expresión con el función gamma . Me temo que no van a poder reconocer ninguna de nuestras distribuciones habituales.
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@Therkel Reconocer una distribución habitual no es importante, pero cualquier cosa relacionada con ellas o una distribución de forma cerrada sin integral creo que es una buena respuesta.
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Lo siento, tampoco puedo reconocer ninguna forma cerrada al enrevesar. ¡Espero que alguien publique una respuesta, si lo hace!
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Oh, gracias @Therkel es el amable de usted, gracias por sus comentarios.