Alpha Power Extended Inverse Weibull Poisson Distribution: Properties, Inference, and Applications to lifetime data
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, a new four-parameter extended inverse Weibull distribution called Alpha power Extended Inverse Weibull Poisson distribution is introduced using the alpha power Poisson generator. This method adds two shape parameters to a baseline distribution thereby increasing its flexibility and applicability in modeling lifetime data. We study the structural properties of the new distribution such as the mean, variance, quantile function, median, ordinary and incomplete moments, reliability analysis, Lorenz and Bonferroni curves, Renyi entropy, mean waiting time, mean residual life, and order statistics. We use the method of maximum likelihood technique for estimating the model parameters of Alpha power extended inverse Weibull distribution and the corresponding confidence intervals are obtained. The simulation method is carried out to evaluate the performance of the maximum likelihood estimate in terms of their Absolute Bias and Mean Square Error using simulated data. Two lifetime data sets are presented to demonstrate the applicability of the new model and it is found that the new model has superior modeling power when compare to Inverse Weibull distribution, Alpha Power Poisson inverse exponential distribution, Alpha Power Extended Inverse Weibull distribution, and Alpha Power Extended Inverse Exponential distribution.
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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 | 0,004 |
| 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 ».