الجديد ويبل العكسي لوماكس توزيع مع التطبيقات

محتوى المقالة الرئيسي

Jamilu Yunusa Falgore
https://orcid.org/0000-0003-4762-1560
Sani Ibrahim Doguwa

الملخص

في هذه الورقة ، نقدم دراسات وتطبيقات محاكاة لتوزيع Weibull-Inverse Lomax (NWIL) الجديد. في دراسات المحاكاة ، درسنا أحجام عينات مختلفة تتراوح بين 30 و 50 و 100 و 200 و 300 و 500.لقد درسنا أيضًا 1000 تكرار للتجربة. لا يتبع التحيز والخطأ التربيعي (MSE) قانون الأعداد الكبيرة سواء كان توزيع ذيل الدهون. لا يتم اشتقاق لحظات أعلى إلا مع بعض التقريبية.ومع ذلك ، فإن التقديرات لديها دقة أعلى مع تباينات منخفضة. أخيرًا ، أثبتنا فائدة توزيع NWIL من خلال تركيب مجموعتي بيانات.

تفاصيل المقالة

كيفية الاقتباس
1.
الجديد ويبل العكسي لوماكس توزيع مع التطبيقات. Baghdad Sci.J [انترنت]. 1 يونيو، 2022 [وثق 3 يوليو، 2024];19(3):0528. موجود في: https://bsj.uobaghdad.edu.iq/index.php/BSJ/article/view/4615
القسم
article
السيرة الشخصية للمؤلف

Jamilu Yunusa Falgore، Department of Statistics, Ahmadu Bello University Zaria-Nigeria.

Department of Statistics, Ahmadu Bello University Zaria-Nigeria.

كيفية الاقتباس

1.
الجديد ويبل العكسي لوماكس توزيع مع التطبيقات. Baghdad Sci.J [انترنت]. 1 يونيو، 2022 [وثق 3 يوليو، 2024];19(3):0528. موجود في: https://bsj.uobaghdad.edu.iq/index.php/BSJ/article/view/4615

المراجع

Kleiber C, Kotz S. Statistical size distributions in economics and actuarial sciences. John Wiley & Sons, Inc., Hoboken, New Jersey. Wiley Interscience; 2003:188-189.

Kleiber C. Lorenz ordering of order statistics from log-logistic and related distributions. JSPI. 2004;120(1-2):13-19.

Rahman J, Aslam M, Ali S. Estimation and prediction of inverse Lomax model via a Bayesian approach. CJASR. 2013;2(3):43-56.

Rahman J, Aslam M. Interval prediction of future order statistics in the two-component mixture inverse Lomax model: a bayesian approach. AJMMS. 2014;33(3):216-227.

Jan U, Ahmad SP. Bayesian analysis of inverse Lomax distribution using approximation techniques.MTM.2017;7(7):1-12.

Rahman J, Aslam M. On the estimation of two-component mixture inverse Lomax model via a Bayesian approach. IJSAEM. 2017;8(1):99-109.

Yadav AS, Singh SK, Singh U. Bayesian estimation for inverse Lomax distribution under the progressive type-II censoring scheme. IJSAEM. 2019;10(5):905-917.

Falgore JY, Aliyu Y, Umar AA, Abdullahi UK. Odd generalized exponential-inverse Lomax distribution: properties and application. JNAMP.2018; 47:147–156.

Tahir MH, Cordeiro GM, Alizadeh M, Mansoor M, Zubair M, Hamedani GG. The odd generalized exponential family of distributions with applications. JSDA. 2015;2(1):1.

Maxwell O, Chukwu AU, Oyamakin OS, Khaleel MA. The Marshall-Olkin Inverse Lomax Distribution (MO-ILD) with Application on Cancer Stem Cell. JAMCS. 2019:1-12.

Marshall AW, Olkin I. A new method for adding a parameter to a family of distributions with application to the exponential and Weibull families. Biometrika. 1997;84(3):641-652.

Hassan AS, Mohamed RE. Weibull Inverse Lomax Distribution. PJSOR. 2019;15(3):587-603.

Falgore JY, Doguwa SI, Isah A. The Weibull-Inverse Lomax (WIL) distribution with Application on Bladder Cancer. BBIJ. 2019a;8(6):195‒202. DOI: 10.15406/bbij.2019.08.00289.

Bourguignon M, Silva RB, Cordeiro GM. The Weibull-G family of probability distributions. JDS. 2014;12(1):53-68.

Falgore JY, Doduwa SI, Isah A. On the Properties of New Weibull-Inverse Lomax Distribution. TNAMP.2019b;(1):89-96.

Tahir MH, Zubair M, Mansoor M, Cordeiro GM, Alizadehk M, Hamedani GG. A new Weibull-G family of distributions. HJMS.2016;45(2):629-647.

Yadav AS, Singh SK, Singh U. On hybrid censored inverse Lomax distribution: Application to the survival data. Statistica. 2016;76(2):185-203.

Sambridge M, Mosegaard K. Monte Carlo methods in geophysical inverse problems. RG. 2002;40(3):1009.DOI:10.1029/2000RG000089.

Mooney CZ. Monte Carlo simulation. Sage Publications; 1997.

Walther BA, Moore JL. The concepts of bias, precision and accuracy, and their use in testing the performance of species richness estimators, with a literature review of estimator performance. Ecography. 2005;28(6):815-829.

Duncan AJ. Quality Control and Industrial Statistics, fourth edition (Irwin- Homewood, 1974).

Henningsen A, Toomet O. maxLik: A package for maximum likelihood estimation in R. CS. 2011;26(3):443-458.

Team RC. R: A Language and Environment for Statistical Computing http://www. R-project. org. 2014.

Zubair M, Cordeiro GM, Tahir MH, Mahmood M, Mansoor M. A Study of Logistic-Lomax Distribution and Its Applications. JPSS. 2017:29.

Oguntunde PE, Balogun OS, Okagbue HI, Bishop SA. The Weibull-exponential distribution: Its properties and applications. JAS. 2015;15(11):1305-1311.

Bjerkedal T. Acquisition of Resistance in Guinea Pies infected with Different Doses of Virulent Tubercle Bacilli. AJH. 1960;72(1):130-48.