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A Generalized multivariate skew-normal distribution with applications to spatial and regression predictions

digital A Generalized multivariate skew-normal distribution with
applications to spatial and regression predictions
Articolo
rivista STATISTICA & APPLICAZIONI
fascicolo STATISTICA & APPLICAZIONI - 2015 - 1
titolo A Generalized multivariate skew-normal distribution with applications to spatial and regression predictions
autori

editore Vita e Pensiero
formato Articolo | Pdf
online da 02-2016
issn 18246672 (stampa)
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Ebook in formato Pdf leggibile su questi device:

In this paper, a generalization to the multivariate skew-normal distribution of Arnold and Beaver (2002) is proposed. Also several distributional properties of the proposed distribution are explored. The proposed distribution has been used to define a stochastic process called the generalized-skew Gaussian process. Furthermore, the paper focuses on applying the proposed distribution to two prediction problems namely, ordinary Kriging and Gaussian process for regression. It is shown that, if the sampling points of the generalized-skew Gaussian processes are chosen so that they are the vertices of a regular polygon, then the ordinary Kriging admit a uniformly best linear unbiased predictor. Finally, we re-analyzed the Gaussian process for regression model under the generalized-skew Gaussian process.

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