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Dans cet article, nous donnons une dérivation uniformisée des développements asymptotiques des distributions non-nulles du critère du rapport de vraisemblance se rattachant a un problème général d'analyse de variance à plusiers variables. Les formules asymptotiques sont obtenues en développant la fonction caractéristique exprimée en fonction d'une fonction hypergéométrique à paramètre matriciel. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

Dans cet article, nous définissons trois types de distributions de probabilité associées à des fonctions hyper-géométriques d'une ou de plusieurs variables et nous discutons leurs propriétés importantes. Nous obtenons les fonctions généralisées de densité radiale et de phase associées à ces distributions par l'application des fonctions charactéristiques ou des representations à mélange pondéré dans lesquelles les composantes indépendantes x et y ne possèdent pas nécessairment la měme distribution. Seul le cas de deux dimensions est étudié explicitement, cependant les résultats peuvent ětre étendus de la měme manière aux cas de plus de deux dimensions. Les résultats de cette étude sont des généralisations des résultats donnés antérieurement par McNolty et Tomsky. Etant donné le caractère général des fonctions utilisées, les résultats de plusieurs autres distributions associées aux fonctions de Bessel, de Whittaker, hypergéométrique confluennte etc., et à des fonctions connexes, suivent en tant que cas particuliers. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

A theorem, that mixtures with binomial mixing distribution which are themselves binomial characterize the hypergeometric family of distributions, is displayed in various forms (the theorem and three equivalent restatements). These exhibit the fact that the property in question is related in a fundamental way to properties of moment sequences for distributions on the unit interval and is in fact equivalent to an identity on the space of the first N moments for distributions on the unit interval where N is the sample size parameter of the binomial mixing distributions. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

This paper gives analytic expressions for the distribution function of t", a doubly noncentral t-distribution, with nu degrees of freedom and noncentrality parameters delta and lambda, in series of Incomplete Beta and Hypergeometric (Gauss and Confluent) functions. Numerical values of Pr(t" ≤ t|v, δ, λ) for v = 2 (1) 20, λ = 0 (2) 8, |δ| = 0 (1) 5, t=0 and 1 are given in Table I. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

Focuses on the computation for hypergeometric probabilities. Calculation; Structure; Failure indication.

Bayes confidence intervals for the hypergeometric parameter denoting the number of defectives in a lot can be obtained from Neyman confidence intervals or from the cumulative hypergeometric or cumulative binominal when the prior distributions are certain members of the Pó1ya family. [ABSTRACT FROM AUTHOR]