瓦格纳·巴雷托·苏扎;艾丽斯·莱莫斯·德·莫利斯;高斯·M·科尔代罗。 Weibull-几何分布。 （英语） 兹比尔1348.60014 J.统计计算。模拟 81，第5期，645-657（2011）. 摘要：我们首次提出了Weibull-geometric（WG）分布，它推广了K.阿达米迪斯等【Stat.Probab Lett.73，No.3，259–269（2005；Zbl 1075.62008号)]，讨论的指数几何分布K.阿达米迪斯和S.卢卡斯【Stat.Probab.Lett.39，No.1，35-42（1998年；Zbl 0908.62096号)]威布尔分布。我们推导了它的许多标准属性。EG分布的危险函数是单调递减的，但WG分布的风险函数可以采用更一般的形式。与威布尔分布不同，新分布有助于建模单峰失效率。我们推导了累积分布和风险函数、矩、顺序统计密度及其矩。我们提供了雷诺熵和香农熵的表达式。讨论了最大似然估计过程和EM算法[A.P.Dempster公司等，J.R.Stat.Soc.，Ser。B 39，1–38（1977年；Zbl 0364.62022号);G.J.麦克拉克伦和T.克里希南EM算法及其扩展。纽约州纽约市：John Wiley&Sons（1997；Zbl 0882.62012号)]给出了估计参数的方法。我们得到了观测信息矩阵并讨论了推理问题。通过实际数据集说明了新分布的灵活性和潜力。 引用于5评论引用于72文件 MSC公司： 60E05型 概率分布：一般理论 第62页第15页 统计学中的精确分布理论 62英尺10英寸 点估计 关键词：EM算法;指数分布;几何分布;危险函数;信息矩阵;最大似然估计;威布尔分布 引文：Zbl 1075.62008号;Zbl 0908.62096号;Zbl 0364.62022号;Zbl 0882.62012号 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{W.Barreto-Souza}等人，《统计计算杂志》。模拟81，No.5，645--657（2011；Zbl 1348.60014） 全文： 内政部 arXiv公司 参考文献： [1] DOI:10.1016/S0167-7152（98）00012-1·Zbl 0908.62096号 ·doi:10.1016/S0167-7152（98）00012-1 [2] DOI:10.1093/biomet/84.3.641·Zbl 0888.62012号 ·doi:10.1093/biomet/84.3.641 [3] DOI:10.1016/j.spl.2005.03.013·Zbl 1075.62008号 ·doi:10.1016/j.spl.2005.03.013 [4] DOI:10.1016/j.csda.2006.07.017·Zbl 1162.62309号 ·doi:10.1016/j.csda.2006.07.017 [5] Erdelyi A.，《高等超越函数》（1953年） [6] 数字对象标识码：10.1007/s10260-003-0068-9·Zbl 1056.62012年 ·doi:10.1007/s10260-003-0068-9 [7] Dempster A.P.，J.R.Stat.Soc.B 39第1页–（1977年） [8] McLachlan G.J.，EM算法与扩展（1997）·Zbl 0882.62012号 [9] Meeker W.Q.，可靠性数据的统计方法（1998年）·兹比尔0949.62086 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。