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德文德拉·库马尔；戴，三谷；埃桑·奥尔莫兹；MirMostafaee，S.M.T.K。

根据记录值和应用程序的记录间时间推断unit-Gompertz模型。 （英语） Zbl 1461.62057号

伦德。循环。马特·巴勒莫（2） 69，第3期，1295-1319（2020）.
总结：J.马祖切利等[“单位-分量分布及其应用”，Statistica 79，No.1，25-43（2019；doi:10.6092/issn.1973-2201/8497)]介绍了一种新的转换模型，称为单位康佩茨（UG）分布，它具有右旋（单峰）和反向J形密度，其危险率函数可以增加，也可以增加-减少。他们根据完整的数据集估算模型参数。在本文中，通过使用较低的记录值和记录间时间，我们开发了推断程序，用于估计UG分布的参数和预测未来记录值。首先，我们推导了较低记录值的单矩和积矩的精确显式表达式，然后使用这些结果计算两个较低记录的均值、方差和协方差。接下来，我们得到了最大似然估计量和相关的渐近置信区间。进一步，在模型参数服从联合二元密度函数的假设下，我们得到了贝叶斯估计。利用Tierney-Kadane方法和Metropolis-Hastings算法研究了对称（平方误差）和非对称（线性指数）损失函数的Bayes估计。最后，我们计算未来记录值的贝叶斯点预测。为了说明这些发现，我们分析了一个实际数据集，并进行了蒙特卡罗模拟，以比较所提出的估计和预测方法的性能。

引用于2文件

MSC公司：

62G32型 极值统计；尾部推断
10层62层 点估计
2015年1月62日 贝叶斯推断
62层25 参数公差和置信区域

关键词：

unit-Gompertz模型；最大似然法；贝叶斯观点；较低的记录值

软件：

质量（R）；化学需氧量；R（右）；充分性模型
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{D.Kumar}等人，Rend。循环。Mat.Palermo（2）69，编号3，1295-1319（2020；兹bl 1461.62057）
全文： 内政部

参考文献：

[1] Ahsanullah，M.，《记录统计》（1995），纽约：Nova Science Publishers，纽约·Zbl 2017年7月6日
[2] 阿勒-胡塞尼（Al-Hussaini，EK）；Jaheen，ZF，Burr XII型失效模型的参数、可靠性和失效率函数的贝叶斯估计，J.Stat.Comput。模拟。，41, 31-40 (1992) ·Zbl 0775.62260号 ·doi:10.1080/00949659208811389
[3] 阿米尼，M。；MirMostafaee，SMTK，《利用记录间时间基于记录的顺序统计区间预测：双参数指数分布下的研究》，Metodološki Zveski，13，1-15（2016）
[4] 阿诺德，不列颠哥伦比亚省；Balakrishnan，N。；HN Nagaraja，Records（1998），纽约：John Wiley and Sons，纽约·Zbl 0914.60007号
[5] Balakrishnan，N。；Ahsanullah，M.，广义帕累托分布记录值的单矩和积矩的递推关系，Commun。统计理论方法，232841-2852（1994）·Zbl 0850.62118号 ·doi:10.1080/03610929408831419
[6] Chandler，KN，《记录值的分布和频率》，J.R.Stat.Soc.Ser。B（Methodol.），第14页，第220-228页（1952年）·Zbl 0047.38302号
[7] 陈，M-H；邵，Q-M，贝叶斯可信区间和HPD区间的蒙特卡罗估计，J.Compute。图表。《统计》，第8卷，第69-92页（1999年）
[8] 厨师，DO；基什尼克，R。；McCullough，BD，《金融比例与自我选择的回归分析》，J.Empir。金融，15860-867（2008）·doi:10.1016/j.jempfin.2008.02.001
[9] 戴伊·S。；戴伊·T。；Salehi，M。；Ahmadi，J.，基于较低记录值的广义指数分布的贝叶斯推断，美国数学杂志。管理。科学。，2013年1月32日至18日
[10] 戴伊·S。；Pradhan，B.，混合删失下的广义逆指数分布，Stat.Methodol。，18, 101-114 (2014) ·兹比尔1486.62263 ·doi:10.1016/j.stamet.2013.07.007
[11] Fallah，A。；Asgharzadeh，A。；MirMostafaee，SMTK，《关于林德利记录值和相关推断》，J.Stat.理论应用。，17686-702（2018）
[12] Genç，A Is，利用Topp-Leone分布估计（P（X>Y）），J.Stat.Compute。模拟。，83, 326-339 (2013) ·Zbl 1348.62039号 ·doi:10.1080/00949655.2011.607821
[13] 吉塔尼，ME；丹麦Al-Mutairi；Balakrishnan，N。；Al-Enezi，LJ，Power-Lindley分布和相关推断，计算。统计数据分析。，64, 20-33 (2013) ·Zbl 1468.62063号 ·doi:10.1016/j.csda.2013.02.026
[14] 格利克，N.，《打破纪录和破板》，美国数学。周一。，85, 2-26 (1978) ·Zbl 0395.62040号 ·doi:10.1080/00029890.1978.11994501
[15] 科兹拉斯兰，F。；Nadar，M.，基于记录值和记录间时间的广义指数分布估计，J.Stat.Compute。模拟。，85, 978-999 (2015) ·Zbl 1457.62080号 ·doi:10.1080/00949655.2013.856910
[16] 科兹拉斯兰，F。；Nadar，M.，《基于记录值和记录间时间的库马拉斯瓦米分布估计和预测》，J.Stat.Compute。模拟。，86, 2471-2493 (2016) ·Zbl 1510.62127号 ·doi:10.1080/00949655.2015.1119832
[17] Kumar，D.，基于较低记录值的广义瑞利分布的显式表达式和统计推断，数学。方法统计，24，225-241（2015）·Zbl 1403.62085号 ·doi:10.3103/S1066530715030035
[18] 库马尔，D.，（K）-达贡分布和特征的第四个较低记录值，讨论。数学。普罗巴伯。统计，36，25-41（2016）·Zbl 07787081号 ·doi:10.7151/dmps.1183
[19] 库马尔，D。；戴伊·T。；Dey，S.，基于较低记录值的指数矩指数分布的统计推断，Commun。数学。《法律总汇》第5卷，第231-260页（2017年）·Zbl 1380.62065号 ·doi:10.1007/s40304-017-0110-0
[20] Marinho，P.R.D.，Bourguignon，M.，Dias，C.R.B.：充分性模型：概率模型的充分性和伪随机数的生成，R包版本1.0.8。https://CRAN.R-project.org/package=AdequacyModel (2013)
[21] 马祖切利，J。；梅内泽斯，AF；Dey，S.，Unit-Compertz分布及其应用，Statistica，79，25-43（2019）·Zbl 07690371号
[22] SMTK的MirMostafaee；阿斯加尔扎德，A。；Fallah，A.，NH分布和相关推断的记录值，Metron，74，37-59（2016）·Zbl 1394.62059号 ·doi:10.1007/s40300-015-0069-0
[23] SMTK的MirMostafaee；Mahdizadeh，M。；Aminzadeh，M.，基于较低记录值的Topp-Leone分布的贝叶斯推断，Jpn。J.Ind.申请。数学。，33, 637-669 (2016) ·Zbl 1362.62056号 ·doi:10.1007/s13160-016-02222-z
[24] 纳达尔，M。；Közálaslan，F.，基于记录值和记录间时间的Burr XII型分布的估计和预测，J.Stat.Compute。模拟。，85, 3297-3321 (2015) ·Zbl 1510.62128号 ·doi:10.1080/00949655.2014.970554
[25] 纳达尔，M。；Papadopoulos，A。；Kázálaslan，F.，基于记录数据的库马拉斯瓦米分布统计分析，Stat.Pap。，54, 355-369 (2013) ·Zbl 1364.62054号 ·doi:10.1007/s00362-012-0432-7
[26] Nevzorov，VB，《记录：数学理论》（2001），普罗维登斯：美国数学学会，普罗维登斯
[27] 帕克，A。；Dey，S.，基于记录值和记录间时间的功率Lindley模型的统计推断，J.Compute。申请。数学。，347, 156-172 (2019) ·Zbl 1407.62068号 ·doi:10.1016/j.cam.2018.08.012
[28] 帕普克，LE；Wooldridge，JM，分数响应变量的计量经济学方法及其在401（k）计划参与率中的应用，J.Appl。经济。，11619-632（1996年）·doi:10.1002/（SICI）1099-1255（199611）11:6<619:：AID-JAE418>3.0.CO；2-1
[29] 普卢默，M。；贝斯特，N。；Cowles，K。；Vines，K.，CODA：MCMC的收敛诊断和输出分析，R News，6，7-11（2006）
[30] Plummer，M.、Best，N.、Cowles，K.、Vines，K.，Sarkar，D.、Bates，D.、Almond，R.、Magnusson，A.：CODA：MCMC的输出分析和诊断，R包版本0.19-2。https://CRAN.R-project.org/package=coda (2018)
[31] R核心团队：R： 统计计算语言和环境。R统计计算基金会，维也纳（2018年）
[32] Resnick，SI，极值，正则变化和点过程（1987），纽约：Springer，纽约·Zbl 0633.60001号
[33] Ripley，B.、Venables，B.、Bates，D.M.、Hornik，K.、Gebhardt，A.、Firth，D.：MASS：Venables和Ripley的MASS的支持功能和数据集，R包版本7.3-50。https://CRAN.R-project.org/package=MASS (2018)
[34] 福建省Samaniego；Whitaker，LR，《从破纪录的观察结果估计人口特征》。I.参数结果，海军研究后勤。Q.，33，531-543（1986）·Zbl 0605.62027号 ·doi:10.1002/nav.3800330317
[35] Shorrock，RW，《记录值和记录间时间》，J.Appl。可能性。，10, 543-555 (1973) ·Zbl 0268.60075号 ·doi:10.2307/3212775
[36] 蒂尔尼，L。；Kadane，JB，《后力矩和边缘密度的精确近似值》，美国统计协会期刊，81，82-86（1986）·Zbl 0587.62067号 ·doi:10.1080/01621459.1986.10478240
[37] 维纳布尔斯，西北部；Ripley，BD，《现代应用统计学与S》（2002），纽约：斯普林格出版社，纽约·Zbl 1006.62003号
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