Op Wikipedia wordt de 'Generalized beta distribution' besproken::
https://en.wikipedia.org/wiki/Generalized_beta_distribution
In Maple notation):
h(y):=(abs(a)*y^(a*p)*(1-((y)/(b))^a+c*((y)/(b))^a)^q)/(y*(1-((y)/(b))^a+c*((y)/(b))^a)*b^(a*p)*Beta(p,q)*(1+c*((y)/(b))^a)^p*(1+c*((y)/(b))^a)^q);
met 0 y (b^a/(1-c))^(1/a).
Zou het kunnen zijn dat de verdeling
g(t):=((c[0]*M^(-(M*a[0]*c[1]+a[1]*c[0])/(a[0]*a[1]))*GAMMA((M*a[0]*c[1]+a[0]*a[1]+a[1]*c[0])/(a[0]*a[1])))/(GAMMA((a[0]+c[0])/a[0])*GAMMA(c[1]*M/a[1])))*((-t*a[0]+M)^(c[1]*M/a[1]+c[0]/a[0]-1)*Beta(c[0]/a[0], c[1]*M/a[1]));
met 0 t M/a[0] een gegeneralizeerde beta verdeling is?
Opnieuw dank voor uw tijd en moeite.Ad van der Ven
4-1-2018
Het zou zo te zien kunnen, met $a=1$, $c=0$, $p=1$ en $q=\frac{Mc_1}{a_1}+\frac{c_0}{a_0}$ en dan $b$ zo aanpassen dat alle constanten kloppen.
kphart
4-1-2018
#85463 - Integreren - Docent