我有（三变量：具有三个变量的多变量）数据，这些数据似乎对于指数和正态分布（有时称为 exp-norm 或 exGauss 分布）的（单变量）卷积具有良好的经验和合理的理论拟合。

我的数据是来自联合分布的样本：J(R,G,B)

似乎 R,G,B 的边际如下：

$R=R_N+R_E$和$R_N \sim N(\mu_R,\sigma^2_R)$和$R_E \sim Exp(\lambda_R)$

（对于 G，B 也是如此）。

我想有效地总结边际分布、条件分布和联合分布。摘要的主要目的是将这些分布（边际、条件和联合）与以类似方式生成的其他分布进行比较。我的困难是（1）我不知道联合（或条件）分布的形式和（2）从那以后，我没有要估计的参数。

因此，我需要一种无分布（非参数）方法来处理这些数据，或者我需要找出一个与数据和边缘形式相匹配的多元分布。还是我应该考虑其他选择？