A Concept of Positive Dependence for Exchangeable Random Variables
可交换随机变量的一种正依赖概念AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要研究一般多元依赖结构、次序统计量与可靠性，未提供所列经济计量领域细分的直接依据。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
关注这篇论文的作者
可交换随机变量的一种正依赖概念
- 研究问题
- 如何刻画由具有相同边际分布的独立多元分布混合而成的正依赖结构，并比较它与同边际独立分布的次序统计量？
- 方法与思路
- 作者定义混合正依赖分布，借助独立随机变量给出充要条件，比较次序统计量的分布和期望，并应用于系统可靠性界。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文给出次序统计量期望向量的刻画、该分布类的闭包性质及实例，并为特定系统的可靠性提供界。
- 阅读关注点
- 应核对混合正依赖与可交换性的关系、次序统计量比较的具体方向、可靠性界的适用系统，以及闭包性质对应的运算。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；充要条件、比较不等式及闭包运算均未展开，不能将结果推广到所有可交换分布。
原文摘要
An $n$-variate distribution function is said to be positive dependent by mixture (PDM) if it is a mixture of independent $n$-variate distributions with equal marginals. PDM distributions arise in various contexts of reliability and other areas of statistics. We give a necessary and sufficient condition, by means of independent random variables, for an $n$-variate distribution function to be PDM. The distributions and the expectations of the order statistics of PDM and of independent $n$-variate distributions which have the same marginals, are compared and the results applied to obtain bounds for the reliability of certain "$k$ out of $n$" systems. A characterization of vectors of expectations of order statistics of PDM distribution is shown. Surprisingly many exchangeable distributions are found to be PDM. We prove a closure property of the class of PDM distributions and list some examples.