<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<journal>
<title>Journal of Statistical Research of Iran</title>
<title_fa>مجله‌ی پژوهش‌های آماری ایران</title_fa>
<short_title>JSRI</short_title>
<subject>Basic Sciences</subject>
<web_url>http://jsri.srtc.ac.ir</web_url>
<journal_hbi_system_id>1</journal_hbi_system_id>
<journal_hbi_system_user>admin</journal_hbi_system_user>
<journal_id_issn>2538-5771</journal_id_issn>
<journal_id_issn_online>2538-5763</journal_id_issn_online>
<journal_id_pii>8</journal_id_pii>
<journal_id_doi>10.52547/jsri</journal_id_doi>
<journal_id_iranmedex></journal_id_iranmedex>
<journal_id_magiran></journal_id_magiran>
<journal_id_sid>14</journal_id_sid>
<journal_id_nlai>8888</journal_id_nlai>
<journal_id_science>13</journal_id_science>
<language>en</language>
<pubdate>
	<type>jalali</type>
	<year>1385</year>
	<month>6</month>
	<day>1</day>
</pubdate>
<pubdate>
	<type>gregorian</type>
	<year>2006</year>
	<month>9</month>
	<day>1</day>
</pubdate>
<volume>3</volume>
<number>1</number>
<publish_type>online</publish_type>
<publish_edition>1</publish_edition>
<article_type>fulltext</article_type>
<articleset>
	<article>


	<language>en</language>
	<article_id_doi></article_id_doi>
	<title_fa>رده‌بندی توزیع‌های دو متغیره بر مبنای اطلاع متقابل</title_fa>
	<title>On Classification of Bivariate Distributions Based on Mutual Information</title>
	<subject_fa>عمومى</subject_fa>
	<subject>General</subject>
	<content_type_fa>پژوهشي</content_type_fa>
	<content_type>Research</content_type>
	<abstract_fa>&lt;p dir=&quot;RTL&quot;&gt;&amp;nbsp;در میان همه&#8204;ی معیارهای استقلال مابین متغیرهای تصادفی، اطلاع متقابل، یگانه موردِ مبتنی بر نظریه&#8204;ی اطلاع است. نظریه&#8204;ی اطلاع، همه&#8204;ی انواع وابستگی بین متغیرها، اعم از وابستگی&#8204;های خطی و غیرخطی را در نظر می&#8204;گیرد. ما در این مقاله، بعضی از توزیع&#8204;های دو متغیره&#8204;ی مشهور را بر مبنای اطلاع متقابل&#8204;شان، در دو رده از توزیع&#8204;ها تقسیم&#8204;بندی کرده&#8204;ایم. توزیع&#8204;های هر رده دارای اطلاع متقابل یکسان هستند. این توزیع&#8204;ها به&#8204;طور گسترده&#8204;ای به&#8204;عنوان توزیع&#8204;های بقا در دستگاه&#8204;های دو مؤلفه&#8204;ای در نظریه&#8204;ی قابلیت اعتماد به کار رفته&#8204;اند.&lt;/p&gt;

&lt;p dir=&quot;RTL&quot;&gt;&lt;/p&gt;
</abstract_fa>
	<abstract>&lt;p&gt;&lt;span style=&quot;line-height: 1.6em;&quot;&gt;Among all measures of independence between random variables, mutual information is the only one that is based on information theory. Mutual information takes into account of all kinds of dependencies between variables, i.e., both the linear and non-linear dependencies. In this paper we have classified some well-known bivariate distributions into two classes of distributions based on their mutual information. The distributions within each class have the same mutual information. These distributions have been used extensively as survival distributions of two component systems in reliability theory.&lt;/span&gt;&lt;/p&gt;

&lt;p&gt;&lt;/p&gt;
</abstract>
	<keyword_fa>اطلاع متقابل, آنتروپی, توزیع بقا, توزیع‌های دوگانه.</keyword_fa>
	<keyword>Mutual information, entropy, survival distribution, bivariate di</keyword>
	<start_page>91</start_page>
	<end_page>101</end_page>
	<web_url>http://jsri.srtc.ac.ir/browse.php?a_code=A-10-1-128&amp;slc_lang=en&amp;sid=1</web_url>


<author_list>
	<author>
	<first_name>Mohamed </first_name>
	<middle_name></middle_name>
	<last_name>Habibullah</last_name>
	<suffix></suffix>
	<first_name_fa>محمد</first_name_fa>
	<middle_name_fa></middle_name_fa>
	<last_name_fa>حبیب‌الله</last_name_fa>
	<suffix_fa></suffix_fa>
	<email></email>
	<code>1003194753284600522</code>
	<orcid>1003194753284600522</orcid>
	<coreauthor>No</coreauthor>
	<affiliation></affiliation>
	<affiliation_fa></affiliation_fa>
	 </author>


	<author>
	<first_name>Mohammad </first_name>
	<middle_name></middle_name>
	<last_name>Ahsanullah</last_name>
	<suffix></suffix>
	<first_name_fa>محمد</first_name_fa>
	<middle_name_fa></middle_name_fa>
	<last_name_fa>احسان‌الله</last_name_fa>
	<suffix_fa></suffix_fa>
	<email>ahsan@rider.edu</email>
	<code>1003194753284600523</code>
	<orcid>1003194753284600523</orcid>
	<coreauthor>Yes
</coreauthor>
	<affiliation></affiliation>
	<affiliation_fa></affiliation_fa>
	 </author>


</author_list>


	</article>
</articleset>
</journal>
