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

Authors
Maya, Juan Augusto; Rey Vega, Leonardo Javier; Galarza, Cecilia Gabriela
Publication Year
2017
Language
English
Format
article
Status
Published version
Description
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.
Fil: Maya, Juan Augusto. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería. Departamento de Electronica; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina
Fil: Rey Vega, Leonardo Javier. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Centro de Simulación Computacional para Aplicaciones Tecnológicas; Argentina
Fil: Galarza, Cecilia Gabriela. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Centro de Simulación Computacional para Aplicaciones Tecnológicas; Argentina
Subject
CUMULATIVE DISTRIBUTION FUNCTION (CDF) APPROXIMATION
QUADRATIC GAUSSIAN FORM DISTRIBUTION
TAIL PROBABILITY APPROXIMATION
Ingeniería de Sistemas y Comunicaciones
Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información
INGENIERÍAS Y TECNOLOGÍAS
Access level
Restricted access
License
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Repository
CONICET Digital (CONICET)
Institution
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
OAI Identifier
oai:ri.conicet.gov.ar:11336/59152