GED_XKURT - GED Exceso Curtosis

1. GED_XKURT es declarado como obsoleto. Por favor, use DIST_XKURT ya que GED_XKURT se ha señalado aquí como compatible con lo anterior. 
2. De vez en cuando, puede ser necesario para las definiciones de algunas funciones ser alterados o removidas del complemento.En estas circunstancias, las funciones serán primero declaradas obsoletas y luego removidas de las revisiones posteriores.
3. La distribución de error generalizada también se conoce como la distribución de potencia exponencial.
4. La función de densidad de probabilidad de GED se define como:
   $$pdf(x)= \frac{e^{-\left |x \right |^\nu}}{2\Gamma(1+\frac{1}{\nu})}$$
   Donde:
   
   • $\nu$ es la forma del parámetro (o los grados de libertad).
5. El exceso de curtosis para GED(v) se define como:
   $$\gamma_2= \frac{\Gamma (\frac{1}{\nu})\Gamma(\frac{5}{\nu})}{\Gamma(\frac{3}{\nu})^2}-3$$
   Donde:
   
   • $\Gamma (.)$ es la función gamma.
   • $\nu $ es el parámetro de forma.
6. IMPORTANTE El exceso de curtosis de GED es únicamente definido por los parámetros de forma (grados de libertad) mayores que uno.
7. Casos Especiales:
   
   1. $\nu=2$
      GED se convierte en una distribución normal.
   2. $\nu \to \infty$
      GED se aproxima a una distribución uniforme.
      $$\lim_{\nu \to \infty} \gamma_2(\nu) = -1.2$$
   3. $\nu \to 1^+$
      GED muestra el mayor exceso de curtosis - (3).
      $$\lim_{\nu \to 1^+}\gamma_2(\nu)=3$$

Ejemplo 1:

GED X-Kurtosis Plot