Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

A new reciprocal Rayleigh extension: properties, copulas, different methods of estimation and a modified right-censored test for validation

Tytuł:
A new reciprocal Rayleigh extension: properties, copulas, different methods of estimation and a modified right-censored test for validation
Autorzy:
Yousof, Haitham M.
Ali, M. Masoom
Goual, Hafida
Ibrahim, Mohamed
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1827545.pdf
Data publikacji:
2021-09-06
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
Xgamma model
reciprocal Rayleigh model
simulations
bootstrapping
Farlie Gumbel Morgenstern copula
least squares
Cramer-Von-Mises
Ali-Mikhail-Haq copula
convexity
concavi
Źródło:
Statistics in Transition new series; 2021, 22, 3; 99-121
1234-7655
Język:
angielski
Prawa:
CC BY-NC-ND: Creative Commons Uznanie autorstwa - Użycie niekomercyjne - Bez utworów zależnych 4.0
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie
In this article, a new reciprocal Rayleigh extension called the Xgamma reciprocal Rayleigh model is defined and studied. The relevant statistical properties are derived, and the useful results related to the convexity and concavity are addressed. We discussed the estimation of the parameters using different estimation methods such as the maximum likelihood estimation method, the ordinary least squares estimation method, the weighted least squares estimation method, the Cramer-Von-Mises estimation method, and the bootstrapping method. A simulation study was conducted to assess the performances of the proposed estimation methods are investigated through a simulation study. Many bivariate and multivariate type model have also been derived based on Farlie-Gumbel-Morgenstern copula, the Clayton copula, Renyi's entropy copula and the Ali-Mikhail-Haq copula. A modified Nikulin-Rao-Robson test for right-censored validation is applied to a censored real data set.

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies