多元扩展偏斜椭圆分布族：统计性质、推断与应用
Family of multivariate extended skew-elliptical distributions: Statistical properties, inference and application
AI总结：
本文基于椭圆对称分布提出一类定义在实数集任意子集上的多元扩展偏斜椭圆分布族，系统研究其统计性质与参数估计，并通过模拟和社会经济数据验证方法的有效性。
摘要：
本文提出了一族定义在实数集任意子集上的多元非对称分布，该分布族基于众所周知的椭圆对称分布来定义。我们探讨了其基本性质，包括各类分布类型的密度函数刻画，以及其他关键方面，如可识别性、分位数、随机表示、条件分布与边缘分布、矩、Kullback-Leibler散度以及参数估计。通过蒙特卡洛模拟研究检验了所提出的参数估计方法的性能。最后，将所提出的模型用于分析社会经济数据。
英文摘要：
In this paper we propose a family of multivariate asymmetric distributions over an arbitrary subset of set of real numbers which is defined in terms of the well-known elliptically symmetric distributions. We explore essential properties, including the characterization of the density function for various distribution types, as well as other key aspects such as identifiability, quantiles, stochastic representation, conditional and marginal distributions, moments, Kullback-Leibler Divergence, and parameter estimation. A Monte Carlo simulation study is performed for examining the performance of the developed parameter estimation method. Finally, the proposed models are used to analyze socioeconomic data.
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