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伊克里姆·盖迪克·巴莱

基于广义逆Lindley分布和bootstrap置信区间的偏差修正极大似然估计的广义过程能力指数（C_{pyk}）的估计。 （英语） Zbl 07497062号

J.统计计算。模拟 91，第10期，1960-1979（2021）.
摘要：在本文中，我们有兴趣估计由S.S.Maiti公司,萨哈先生和A.K.南达[“关于过程能力指数的一般化”，Qual.Technol.Quant.Manag.7，第3号，279-300（2010；doi:10.1080/16843703.2010.11673233)]当基础分布是广义逆Lindley（GIL）分布时。我们使用最大似然法（ML）、偏差校正最大似然（BCML）和自举偏差校正最大可能性（BBCML）方法估计GIL分布的参数\利用所提出的估计量得到了（C_{pyk}）。基于（C{pyk}）的估计量，构造了称为标准引导（SB）、百分位引导（PB）和偏差修正百分位数引导（BCPB）的引导置信区间。通过广泛的蒙特卡罗模拟研究，我们比较了参数估值器的效率以及基于ML、BCML和BBCML的Cpyk的性能。本文还描述了一个仿真研究，以比较所提出的（C_{pyk}）的SB、PB和BCPB置信区间的覆盖概率（CP）和平均长度（AL）。最后，为了便于说明，对两个真实的数据集进行了分析。

MSC公司：

62至XX 统计

关键词：

过程能力指数;偏差校正;最大似然估计量;广义逆Lindley分布;引导置信区间

软件：

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\textit{I.G.Balay}，J.统计计算。模拟91，第10期，1960年-1979年（2021年；Zbl 07497062）
全文： 内政部

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