Generalizaciones de mezclas de distribución exponencial y la inferencia asociada
Autores: Yang, Yaoting; Tian, Weizhong; Tong, Tingting
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2021
Acceso abierto
Artículo científico
2021
Generalizaciones de mezclas de distribución exponencial y la inferencia asociada
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Distribución exponencial
Función de riesgo
Momentos
Estadísticas de orden
Métodos de estimación
Ajuste de datos
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 39
Citaciones: Sin citaciones
Se introduce una nueva generalización de la distribución exponencial, llamada la distribución mixta generalizada de exponenciales. Se estudian algunas de sus propiedades básicas, como la función de riesgo, momentos, estadísticas de orden, desviación media, medidas de incertidumbre y probabilidad de confiabilidad. Se investigan tres métodos de estimación diferentes mediante el estimador de máxima verosimilitud, el estimador de mínimos cuadrados y el estimador de mínimos cuadrados ponderados. El rendimiento de los estimadores se evalúa mediante estudios de simulación. Se exploran aplicaciones del mundo real de la distribución propuesta, y los resultados de ajuste de datos muestran que la nueva distribución funciona mejor que sus competidores.
Descripción
Se introduce una nueva generalización de la distribución exponencial, llamada la distribución mixta generalizada de exponenciales. Se estudian algunas de sus propiedades básicas, como la función de riesgo, momentos, estadísticas de orden, desviación media, medidas de incertidumbre y probabilidad de confiabilidad. Se investigan tres métodos de estimación diferentes mediante el estimador de máxima verosimilitud, el estimador de mínimos cuadrados y el estimador de mínimos cuadrados ponderados. El rendimiento de los estimadores se evalúa mediante estudios de simulación. Se exploran aplicaciones del mundo real de la distribución propuesta, y los resultados de ajuste de datos muestran que la nueva distribución funciona mejor que sus competidores.