Informacja

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

Wyszukujesz frazę "., Bilal" wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Poisson Weighted Ishita Distribution: Model for Analysis of Over-Dispersed Medical Count Data
Autorzy:
Para, Bilal Ahmad
Jan, Tariq Rashid
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1058917.pdf
Data publikacji:
2020-09-04
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
compounding model
coverage probability
simulation
count data
epileptic seizure counts
Opis:
A new over-dispersed discrete probability model is introduced, by compounding the Poisson distribution with the weighted Ishita distribution. The statistical properties of the newly introduced distribution have been derived and discussed. Parameter estimation has been done with the application of the maximum likelihood method of estimation, followed by the Monte Carlo simulation procedure to examine the suitability of the ML estimators. In order to verify the applicability of the proposed distribution, a real-life set of data from the medical field has been analysed for modeling a count dataset representing epileptic seizure counts.
Źródło:
Statistics in Transition new series; 2020, 21, 3; 171-184
1234-7655
Pojawia się w:
Statistics in Transition new series
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A new count data model applied in the analysis of vaccine adverse events and insurance claims
Autorzy:
Dar, Showkat Ahmad
Hassan, Anwar
Ahmad, Peer Bilal
Wani, Sameer Ahmad
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1827552.pdf
Data publikacji:
2021-09-06
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
poisson distribution
weighted exponential distribution
compound distribution
count data
maximum likelihood estimation
Opis:
The article presents a new probability distribution, created by compounding the Poisson distribution with the weighted exponential distribution. Important mathematical and statistical properties of the distribution have been derived and discussed. The paper describes the proposed model's parameter estimation, performed by means of the maximum likelihood method. Finally, real data sets are analyzed to verify the suitability of the proposed distribution in modeling count data sets representing vaccine adverse events and insurance claims.
Źródło:
Statistics in Transition new series; 2021, 22, 3; 157-174
1234-7655
Pojawia się w:
Statistics in Transition new series
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    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