相关扩展Weibull随机变量的极值排序
摘要：两组相关变量${X_1, \ldots, X_n}$和${Y_1, \ldots, Y_n}$的研究。其中，$X_i \sim EW(\alpha_i, \lambda_i, k_i)$和$Y_i \sim EW(\eta_i, \mu_i, l_i)$，$i=1, \ldots, n$，它们由具有不同生成函数的Archimedean copulas耦合。此外，$N_1$和$N_2$是两个非负整数随机变量，与$X_i$和$Y_i$相互独立。我们在通常的随机、星形、Lorenz、风险率、逆向风险率和分散性排序的基础上，建立了两个极端值$X_{1:n}$和$Y_{1:n}$，以及$X_{n:n}$和$Y_{n:n}$之间的不同不等式。在通常的随机排序方面，我们还建立了$X_{1:{N_1}}$和$Y_{1:{N_2}}$，以及$X_{{N_1}:{N_1}}$和$Y_{{N_2}:{N_2}}$之间的排序结果。我们提供了几个例子和反例来说明在这里建立的所有结果。这些结果中的一些扩展了Barmalzan等人（2020）的现有结果。
作者：Ramkrishna Jyoti Samanta and Sangita Das and N. Balakrishnan
论文ID：2307.00590
分类：Other Statistics
分类简称：stat.OT
提交时间：2023-07-04