Tengo (trivariate: multivariante con tres variables) de datos que parece ser buena empírica y razonable teórico apropiado para un (univariante) convolución de una exponenciales y una distribución normal (algunas veces llamado exp-norma o exGauss distribuciones).
Mis datos son muestras de la distribución conjunta: J(R,G,B)
Parece que los marginales de R,G,B sigue:
$R=R_N+R_E$ $R_N \sim N(\mu_R,\sigma^2_R)$ $R_E \sim Exp(\lambda_R)$
(y lo mismo para la G,B).
Me gustaría resumen de forma eficaz el marginal y condicional, y distribuciones conjuntas. El principal propósito del resumen es comparar estas distribuciones (marginal y condicional, y la articulación) con otras distribuciones generadas en una manera similar. Mi dificultad es que (1) no sé la forma de la articulación (o condicional) distribución y (2) después de eso, no tengo parámetros a estimar.
Por lo tanto, necesito una distribución libre (no paramétrica) enfoque para trabajar con este tipo de datos o tengo que averiguar un multivariante de distribución que coincide con los datos y la forma de los marginales. O debo pensar en otras opciones?
