A New Odd Fréchet Lehmann Type II–G Family of Distributions: A Power Function Distribution With Theory and Applications
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Modeling complex random phenomena frequently observed in reliability engineering and medical science once thought to be an enigma. Scientists and practitioners agree that an appropriate but simple model is the best choice for this investigation. We contribute a new family referred to as an odd Fréchet Lehmann type-II (OFrLII) G family of distributions to address these issues. This new family has involved a shape parameter that modulated the tails of new models. Furthermore, we develop a list of eight new sub-models for a new family and a power function distribution (OFrLII–PF) nominated for detailed discussion. We derive several complementary mathematical properties and explicit expressions for the moments, quantile function, and order statistics. We plot possible shapes of the density and the hazard rate functions over the particular choices of the model parameters. We follow a technique known as maximum likelihood estimation to estimate unknown model parameters and a simulation study established to assess the asymptotic behavior of these MLEs. The applicability of the OFrLII–G family, is evaluated via OFrLII –PF distribution. For this, we fit two engineering and one COVID–19 pandemic dataset. Supportive results of OFrLII–PF distribution declare it as a better fit model against the well-established competitor’s ones. A modified odd Fréchet Lehmann Type II–G Family of Distributions: A Power Function Distribution with Theory and Applications
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.
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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle