Mezcla de distribuciones de Akash: estimación, simulación y aplicación
Autores: Shafiq, Anum; Sindhu, Tabassum Naz; Lone, Showkat Ahmad; Hassan, Marwa K. H.; Nonlaopon, Kamsing
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
Mezcla de distribuciones de Akash: estimación, simulación y aplicación
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Análisis matemático
Palabras clave
Mezcla de dos componentes
Modelo de Akash
Funciones de tasa de peligro
Función generadora de probabilidades
Experimentos de simulación
Perspectivas prácticas
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 35
Citaciones: Sin citaciones
En este documento, proponemos un modelo de mezcla de dos componentes del modelo Akash (TC-MAM). El comportamiento de la distribución TC-MAM se ha presentado gráficamente. Se han determinado medidas basadas en momentos, incluyendo la asimetría, el índice de dispersión, la curtosis y el coeficiente de variación, y se presentan funciones de tasa de peligro de forma gráfica. La función generadora de probabilidad, la razón de Mills, la función característica, los cumulantes, el tiempo medio hasta la falla y la función generadora de momentos factorial son todos aspectos estadísticos del modelo mixto que exploramos. Además, determinamos los parámetros relevantes del modelo de mezcla utilizando los métodos más adecuados, como el de mínimos cuadrados, mínimos cuadrados ponderados y máxima verosimilitud. Los hallazgos de experimentos de simulación para examinar el comportamiento de estas estimaciones se presentan gráficamente. Finalmente, se examina un conjunto de datos tomados del mundo real para demostrar las perspectivas prácticas del nuevo modelo. Todos los indicadores evaluados favorecen el nuevo modelo y la superioridad de la distribución propuesta sobre la mezcla de las distribuciones de Lindley, Shanker y exponencial.
Descripción
En este documento, proponemos un modelo de mezcla de dos componentes del modelo Akash (TC-MAM). El comportamiento de la distribución TC-MAM se ha presentado gráficamente. Se han determinado medidas basadas en momentos, incluyendo la asimetría, el índice de dispersión, la curtosis y el coeficiente de variación, y se presentan funciones de tasa de peligro de forma gráfica. La función generadora de probabilidad, la razón de Mills, la función característica, los cumulantes, el tiempo medio hasta la falla y la función generadora de momentos factorial son todos aspectos estadísticos del modelo mixto que exploramos. Además, determinamos los parámetros relevantes del modelo de mezcla utilizando los métodos más adecuados, como el de mínimos cuadrados, mínimos cuadrados ponderados y máxima verosimilitud. Los hallazgos de experimentos de simulación para examinar el comportamiento de estas estimaciones se presentan gráficamente. Finalmente, se examina un conjunto de datos tomados del mundo real para demostrar las perspectivas prácticas del nuevo modelo. Todos los indicadores evaluados favorecen el nuevo modelo y la superioridad de la distribución propuesta sobre la mezcla de las distribuciones de Lindley, Shanker y exponencial.