https://zbmath.org/atom/cc/62E15 2024-04-15T15:10:58.286558Z Werkzeug公司 https://zbmath.org/1530.60013 2024-04-15T15:10:58.286558Z “阿沙德，拉娜·穆罕默德·伊姆兰” https://zbmath.org/authors/？q=ai:arshad.rana-穆罕默德·伊姆兰 “塔希尔，M.H.” https://zbmath.org/authors/？q=ai:tahir.muhammad-侯赛因 “克利斯朵夫·切斯诺” https://zbmath.org/authors/？q=ai:chesneau.christophe “可汗，萨达夫” https://zbmath.org/authors/？q=ai:khan.sadaf “贾马尔·法鲁克” https://zbmath.org/authors/？q=ai:jamal.farrukh 摘要：在本文中，我们提出了一种新的定义在正实线上的三参数分布，称为伽马幂半logistic分布。它使用伽马生成机制构成了功率半逻辑分布的扩展。因此，父分布的功能在几个方面得到了改进。特别是，风险率函数现在呈现出失效增加、失效减少和浴缸形状，这是统计建模中需要的特征。还讨论了与分位数、偏度、峰度、矩、不完全矩、平均偏差、Bonferroni和Lorenz曲线、随机排序、可靠性参数和顺序统计量分布有关的其他特征。随后，利用实际结果对伽马功率半逻辑模型进行了研究。我们使用经典的最大似然法估计模型参数，并通过仿真试验证明了该方法对于足够大的样本量的有效性。然后，将四个不同大小的真实数据集用于模型的具体应用，证明了与同类模型相比，该模型在拟合方面的优越性。