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Artículo

A Closed-Form Approximation for the CDF of the Sum of Independent Random Variables

Maya, Juan AugustoIcon ; Rey Vega, Leonardo JavierIcon ; Galarza, Cecilia GabrielaIcon
Fecha de publicación: 01/2017
Editorial: Institute of Electrical and Electronics Engineers
Revista: Ieee Signal Processing Letters
ISSN: 1070-9908
Idioma: Inglés
Tipo de recurso: Artículo publicado
Clasificación temática:
Ingeniería de Sistemas y Comunicaciones

Resumen

In this letter, we use the Berry-Esseen theorem and the method of tilted distributions to derive a simple tight closed-form approximation for the tail probabilities of a sum of independent but not necessarily identically distributed random variables. We also provide lower and upper bounds. The expression can also be used for computing the cumulative distribution function. We illustrate the accuracy of the method by analyzing some convergence properties of the theoretical approximation and comparing it with previous results in the literature when available and/or numerical results.
Palabras clave: Cumulative Distribution Function (Cdf) Approximation , Quadratic Gaussian Form Distribution , Tail Probability Approximation
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info:eu-repo/semantics/openAccess Excepto donde se diga explícitamente, este item se publica bajo la siguiente descripción: Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Unported (CC BY-NC-SA 2.5)
Identificadores
URI: http://hdl.handle.net/11336/59152
URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/7792589/
DOI: http://dx.doi.org/10.1109/LSP.2016.2643281
Colecciones
Articulos(CSC)
Articulos de CENTRO DE SIMULACION COMPUTACIONAL P/APLIC. TECNOLOGICAS
Citación
Maya, Juan Augusto; Rey Vega, Leonardo Javier; Galarza, Cecilia Gabriela; A Closed-Form Approximation for the CDF of the Sum of Independent Random Variables; Institute of Electrical and Electronics Engineers; Ieee Signal Processing Letters; 24; 1; 1-2017; 121-125
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