Journals / İstatistik Araştırma Dergisi / 2026 / Cilt: 1 Sayı: 1

A Study on Beronoulli Numbers and Logistic Distribution Function

Bernoulli Sayıları ve Lojistik Dağılış Fonksiyonu Üzerine Bir Çalışma

Samim Dündar(DOKUZ EYLÜL ÜNİVERSİTESİ, İKTİSADİ VE İDARİ BİLİMLER FAKÜLTESİ, EKONOMETRİ BÖLÜMÜ)
Pages
1–10
Publication Date
2002-04-15
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

In this work we obtained the cumulant generating function of logistic distribution using Bernoulli numbers.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:The Bernoulli polynomial is a polynomial which is the sum of p'th powers of the first n positive integers and of degree p+1.
📊
Key Findings & Data:Bernoulli numbers can be obtained from Bernoulli polynomials.
💡
Conclusion & Impact:In this work we obtained the cumulant generating function of logistic distribution using Bernoulli numbers.
🔬Design:Araştırma Makalesi
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Bernoulli Polinomları · Bernoulli Sayıları · Lojistik Dağılış

Abstract

The Bernoulli polynomial is a polynomial which is the sum of p'th powers of the first n positive integers and of degree p+1. Bernoulli numbers can be obtained from Bernoulli polynomials. The Bernoulli polynomials and Bernoulli numbers have been used in applied mathematics, especially in numerical analysis, difference equations and asymptotic analysis of the sums. The Bernoulli polynomials and Bemoulli numbers have useful and important applications in statistics. For example, Stirling’s approximations is one of the important applications. In this work we obtained the cumulant generating function of logistic distribution using Bernoulli numbers.

Özet

Bernoulli polinomu, ilk n tamsayısının p’ci kuvvetlerinin toplamını belirten p+1’ci dereceden bir polinomdur. Bernoulli polinomlarından yararlanarak Bernoulli sayıları elde edilebilir. Bernoulli polinomu ve Bernoulli sayıları, Uygulamalı matematiğin birçok alanında, özelliklede sayısal çözümleme, fark denklemleri ve toplamların asimtotik analizinde kullanılmaktadır. Bernoulli polinomları ve Bernoulli sayılarının aynı zamanda İstatistik Biliminde de birçok önemli ve yararlı uygulamaları vardır. Örneğin Stirling yaklaşımı en önemli uygulamalarından birisidir. Bu çalışmada Bernoulli sayıları kullanılarak lojistik dağılış fonksiyonunun, kümülant çıkaran fonksiyonu elde edilmiştir.

🔖

Cite This Article

Dündar, S. (2002). A Study on Beronoulli Numbers and Logistic Distribution Function. İstatistik Araştırma Dergisi, Cilt: 1 Sayı: 1, 1–10. https://ajindex.com/articles/1618018

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (8)

  1. ATKINSON, K.E (1978), an Introduction to Numerical Analysis, John Wiley&Sons, New York.
  2. DÜNDAR, S. (2000), Fourier Dönüşümü ve Karakteristik Fonksiyon, D.E.Ü İ.İ.B.F Dergisi, Cilt:15, Sayı:2, s:115-126, İzmir.
  3. KELLEY, W.G. and PETERSON, A.C. (1991), Diference Equations, Acedemic Pres, San Diego.
  4. KHURI, A.I (1993), Advenced Calculus with Aplications in Statistics, John Wiley&Sons, New York.
  5. KINCAID, D. and CHENEY, W. (1991), Numerical Analaysis Mathematics of Scientific Computing, Brooks-Cole Publishing Comp., California.
  6. SARAÇOĞLU, B. and ÇEVİK, F. (1995), Matematiksel İstatistik, Gazi Büro Kitapevi, Ankara.
  7. STUART, A. and ORD, J.K. (1987), Advanced Theory of Statistics, Vol:1 CharlesGiffin, London.
  8. KINCAID, D. and CHENEY, W. (1991), Numerical Analaysis Mathematics of Scientific Computing, Brooks-Cole Publishing Comp., California.