Resumen

Consideramos la clase de aquellas distribuciones que satisfacen el principio de Gauss (el estimador de máxima verosimilitud de la media es la media muestral) y tienen un parámetro ortogonal a la media. Se muestra que esta clase llamada ortogonal a la media está cerrada bajo convolución. Se vuelve a examinar y aclarar una caracterización previa de la caracterización gamma compuesta de sumas aleatorias. Se obtiene una nueva caracterización de la distribución compuesta con distribución de conteo Hermite multiparámetro y distribución de severidad gamma.

• Materias:Robots Cuidados pediátricos Experimentos numéricos Radares Factores psicológicos
• Subjects:Robot Pediatric care Numerical experiments Radars Psychological factors
• Palabras claves:Distribuciones; Principio de Gauss; Estimador de máxima verosimilitud; Clase media ortogonal; Caracterización gamma compuesta; Distribución de conteo de Hermite multiparamétrica
• Keywords:Distributions; Gauss"s principle; Maximum likelihood estimator; Mean orthogonal class; Compound gamma characterization; Multiparameter Hermite count distribution