Resumen

Se presentan las funciones de densidad de probabilidad marginal y de distribución acumulada para variables multidimensionales definidas por transformaciones afines no singulares de vectores de variables normales de dos piezas independientes, la subclase más importante de las distribuciones sesgadas multivariadas generales de Ferreira y Steel. Las funciones marginales se obtienen primero expresando la densidad conjunta como una mezcla de densidades unificadas sesgadas normales de Arellano-Valle y Azzalini, y luego utilizando la propiedad de cierre bajo marginalización de esta última clase.

• Materias:Modelos de regresión Conjunto borroso Agrupamiento Factores de transcripción Modelo autorregresivo
• Subjects:Regression models Fuzzy set Clustering Transcription factors Autoregressive model
• Palabras claves:Densidad de probabilidad marginal; Funciones de distribución acumulativa; Variables multidimensionales; Transformaciones afines no singulares; Variables normales de dos piezas; Distribuciones sesgadas multivariadas
• Keywords:Marginal probability density; Cumulative distribution functions; Multidimensional variables; Nonsingular affine transformations; Two-piece normal variables; Multivariate skewed distributions