莫拉德·阿里扎德;MirMostafaee,S.M.T.K。;因德拉尼尔·戈什 用于分析双峰数据的功率Lindley分布的新扩展。 (英语) Zbl 1449.62025号 智利。J.统计。 8,第1号,67-86(2017). 摘要:本文介绍了一种新的三参数奇对数幂Lindley分布,并讨论了它的一些性质。这些包括密度和危险率函数的形状、混合表示、矩、分位数函数和顺序统计。导出了参数的极大似然估计及其估计的渐近标准误差。提出了三种算法,用于从所提出的分布生成随机数据。对参数的最大似然估计量的偏差和均方误差进行了仿真研究。最后给出了该模型在两个实际数据集上的应用,并与其他一些著名的二参数和三参数分布的拟合结果进行了比较,以便于说明。可以观察到,与其他流行模型相比,该模型在分析寿命数据方面具有一些优势,因为它表现出不同的形状,并且比许多当前可用的分布显示出更大的灵活性。 引用于6文件 MSC公司: 62E15型 统计学中的精确分布理论 62号05 可靠性和寿命测试 60E05型 概率分布:一般理论 软件:R(右);充分性模型 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{M.Alizadeh}等人,Chil。J.Stat.8,No.1,67--86(2017;Zbl 1449.62025) 全文: 链接 参考文献: [1] Adamidis,K.和Loukas,S.1998年。失效率降低的寿命分布。《统计学与概率快报》39、35-42·Zbl 0908.62096号 [2] 不列颠哥伦比亚省阿诺德(Arnold)、北卡罗来纳州巴拉克里希南(Balakrishnan)和北卡罗来那州纳加拉贾(Nagaraja),1992年。订单统计第一门课程。纽约威利·Zbl 0850.62008号 [3] Ashour,S.K.和Eltehiwy,M.A.,2015年。指数功率林德利分布。《高等研究杂志》第6期,第895-905页。 [4] Chen,G.和Balakrishnan,N.1995年。一种通用近似质量测试。《质量技术杂志》27,154-161。 [5] Corless,R.M.、Gonnet,G.H.、Hare,D.E.G.、Jeffrey,D.J.和Knuth,D.E.,1996年。在LambertW函数上。计算数学进展5,329-359·Zbl 0863.65008号 [6] 库雷,K.,2006年。威布尔分布的推广:奇威布尔族。统计建模6,265-277·Zbl 07257138号 [7] Ghitany,M.E.、Atieh,B.和Nadrajah,S.,2008年。林德利分布及其应用。《模拟数学与计算机》78,493-506·Zbl 1140.62012年 [8] Ghitany,M.E.、Al-Mutairi,D.K.、Balakrishnan,N.和Al-Enezi,L.J.,2013年。幂-林德利分布和相关推断。计算统计和数据分析64,20-33·Zbl 1468.62063号 [9] Glaser,R.E.1983年。Kevlar 49/环氧树脂复合材料应力断裂数据的统计分析。UCID-19849,劳伦斯·利弗莫尔国家实验室。 [10] Gleaton,J.U.和Lynch,J.D.,2004年。关于脆性弹性纤维束的断裂应变分布。应用概率进展36,98-115·Zbl 1041.60075号 [11] Gleaton,J.U.和Lynch,J.D.,2006年。寿命分布广义对数族的性质。概率与统计科学杂志4,51-64。 [12] G´omez,Y.M.、Bolfarine,H.和G´omez,H.W.,2014年。指数分布的一种新的推广。哥伦比亚修订版37,25-34·Zbl 1435.62068号 [13] Gradshteyn,I.S.和Ryzhik,I.M.2000。积分、系列和产品表(第6版),由A.Jeffrey和D.Zwillinger更正。圣地亚哥学术出版社·兹伯利0981.65001 [14] Jodr´a,P.2010年。通过LambertWF函数用计算机生成具有Lindley或Poisson-Lindley分布的随机变量。模拟数学与计算机81,851-859·Zbl 1207.65012号 [15] Leadbetter,M.R.、Lindgren,G.和Rootz´en,H.1983年。随机序列和过程的极值及其相关性质。Springer Verlag,纽约·Zbl 0518.60021号 [16] Lee,E.T.和Wang,J.W.,2003年。生存数据分析的统计方法(第三版)。新泽西州威利·Zbl 1026.62103号 [17] Lehmann E.L.和Casella,G.1998年。点估计理论(第二版)。纽约州斯普林格弗拉格·Zbl 0916.62017号 [18] Lindley,D.V.,1958年。置信分布和贝叶斯定理。《皇家统计学会杂志》,B辑20,102-107·Zbl 0085.35503号 [19] Marinho,P.R.D.、Bourguignon,M.和Dias,C.R.B.,2013年。充分性模型:概率模型的充分性和伪随机数的生成。R软件包版本1.0.8。网址:https://CRAN.R-project.org/package=AdequacyModel [20] Merovci,F.和Sharma,V.K.,2014年。beta-Lindley分布:性质和应用。应用数学杂志,ID 198951,doi:10.1155/2014/198951·Zbl 1437.62083号 [21] Nadarajah,S.、Bakouch,H.S.和Tahmasbi,R.,2011年。广义Lindley分布Sankhya B 73,331-359·Zbl 1268.62018号 [22] Ozel,G.、Alizadeh,M.、Cakmakyapan,S.、Hamedani,G.G.、Ortega,E.M.M.和Cancho,V.G.2016。寿命数据的奇数对数Lindley-Poisson模型。统计通信-模拟和计算,doi:10.1080/03610918.2016.1206931·Zbl 1462.62588号 [23] 86 Alizadeh、MirMostafaee和Ghosh [24] 2016年R核心团队。R: 用于统计计算的语言和环境。R统计计算基金会,奥地利维也纳。网址:https://www.R-project.org。 [25] Warahena Liyange,G。 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配,可能包含数据转换错误。在某些情况下,zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献,而不要求完整或完全匹配。