The Topp–Leone Discrete Laplace Distribution and Its Applications
Notice bibliographique
Résumé
A new Topp–Leone generated family of distributions, which we call the Topp–Leone Discrete Laplace ( $$TL-DL$$ ) distribution, is proposed. It has a shape parameter $$\alpha>0$$ and a scale parameter $$0<p<1$$ . The $$TL-DL$$ is an alternative distribution for discrete data that have an asymmetric distribution. Some mathematical properties of the proposed distribution are also derived. Namely, we present the quantile function and the moments for the $$TL-DL$$ distribution. The Maximum Likelihood procedure is applied for parameter estimation. An application study is presented using real data. We use two data sets for this part of the analysis to illustrate the applications of the $$TL-DL$$ distribution. For the first data set, the change of the stock price in comparison with the closing price for the previous day is considered. The second data set provides information about the comparison of production cycle times of employees before and after the improvement a slippery production line in the degreasing alkaline process by increasing the pressure of the nozzle. The $$TL-DL$$ distribution is applied to a real life data and it fits data more efficiently than the Discrete Laplace ( $$DL$$ ) and Discrete Normal ( $$DN$$ ) distributions.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».