Expectativa condicional de una derivación de RV truncada, distribución de gumbel (diferencia logística)


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Tengo dos variables aleatorias que son independientes e idénticamente distribuidas, es decir, :ϵ1,ϵ0iidGumbel(μ,β)

F(ϵ)=exp(exp(ϵμβ)),

f(ϵ)=1βexp((ϵμβ+exp(ϵμβ))).

Estoy tratando de calcular dos cantidades:

  1. Eϵ1Eϵ0|ϵ1[c+ϵ1|c+ϵ1>ϵ0]
  2. Eϵ1Eϵ0|ϵ1[ϵ0|c+ϵ1<ϵ0]

Llego a un punto en el que necesito hacer integración en algo de la forma: , que parece no tener una integral en forma cerrada. ¿Puede alguien ayudarme con esto? Tal vez he hecho algo mal.eex

Siento que definitivamente debería haber una solución de forma cerrada. (EDITAR: incluso si no es de forma cerrada, pero habría un software para evaluar rápidamente la integral [como Ei (x)], eso estaría bien, supongo).


EDITAR:

Creo que con un cambio de variables, dejemos

y=exp(ϵ1μβ)
y

μβlny=ϵ1

Esto se asigna a y respectivamente.[0,)[0,exp(ϵ0cμβ)]

|J|=|dϵdy|=βy . Luego, bajo el cambio de variable, he reducido (1) a ...

011ex(μβlnxc[c+μβlny]eydy)exdx

Puede haber un error de álgebra pero aún no puedo resolver esta integral ...


PREGUNTA RELACIONADA: Expectativa del máximo de variables iid Gumbel


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Definitivamente no hay una solución de forma cerrada. ¿Por qué sentiste que debe haber?
Gordon Smyth

@GordonSmyth ¿Cómo sabes que no hay una solución de forma cerrada?
wolfsatthedoor

Respuestas:


2

Dado que los parámetros de la distribución de Gumbel son la ubicación y la escala, respectivamente, el problema se simplifica en computación donde y están asociados con , . El denominador está disponible en forma cerrada. (μ,β)

E[ϵ1|ϵ1+c>ϵ0]=+xF(x+c)f(x)dx+F(x+c)f(x)dx
fFμ=0β=1
+F(x+c)f(x)dx=+exp{exp[xc]}exp{x}exp{exp[x]}dx=a=ec+exp{(1+a)exp[x]}exp{x}dx=11+a[exp{(1+a)ex}]+=11+a
El numerador involucra una integral exponencial ya que (según el integrador WolframAlpha ) = \ frac {\ gamma + \ log (1 + a)} {1 + a} \ end {align *} Por lo tanto
+xF(x+c)f(x)dx=+xexp{(1+a)exp[x]}exp{x}dx=z=ex0+log(z)exp{(1+a)z}dz=11+a[Ei((1+a)z)log(z)e(1+a)z]0=γ+log(1+a)1+a
E[ϵ1|ϵ1+c>ϵ0]=γ+log(1+ec)
Este resultado se puede verificar fácilmente mediante simulación, ya que producir una variante de Gumberl equivale a transformar un Variante uniforme (0,1), , como . Monte Carlo y los medios teóricos sí están de acuerdo:UX=log{log(U)}

Adecuación de Monte Carlo y medios teóricos cuando $ c $ varía de -2 a 2, con ejes logarítmicos, basados ​​en simulaciones de 10⁵


¿Te diste cuenta que epsilon0 también es un rv?
wolfsatthedoor
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