NQD

AcronymDefinition
NQDNanocrystal Quantum Dots
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sabiendo que el signo del integrando determina si la distribucion H es PQD o NQD, con lo cual quedan determinados los valores de las primas segun los tres principios en estudio en el presente articulo.
Esta copula es PQD para valores de [theta] positivos y NQD para valores de 0 negativos, y tiende a la copula independencia cuando [theta] tiende a cero.
Esta copula es PQD para valores de [theta] positivos y NQD para valores de [theta] negativos, y contiene a la copula independencia cuando [theta] = 0.
Como vimos, la copula de Frank con [theta] < 0 es NQD, la covarianza entre X y Y es negativa: Cov (X, Y) = -16.984, por tanto, Var (X + Y) = 151.033 < [Var.sub.ind] (X + Y) = 185.
Se observa que al haber dependencia NQD entre los riesgos, la prima considerando la dependencia, [[PI].sub.Dep] (X + Y) es menor que si se supone la independencia entre los riesg[grados]s X y Y, [[PI].sub.Ind] (X + Y).
Como en este caso la dependencia es NQD, entonces, en la cola de la distribucion, la probabilidad de que la suma sea mayor que un valor especificado, es mayor en el caso de independencia que en el de dependencia, como se habia anticipado en el ejemplo anterior.
The first two results are the complete convergence for pairwise NQD random variables.
Let {X, [X.sub.n], n [greater than or equal to] 1} be a sequence of pairwise NQD random variables with identical distribution.
The following two theorems are the results on strong convergence for pairwise NQD random variables.
With Theorem 5 and the second Borel-Cantelli lemma for pairwise NQD random variables (see Corollary 16) in hand, we can get the following result for pairwise NQD random variables.
Theorems 2 and 3 deal with the complete convergence for pairwise NQD random variables.
Recall, from the example, that this distribution does not exhibit either NQD or NRD.