A new extension of the two-parameter bathtub hazard shaped distribution
Notice bibliographique
Résumé
The need of new life time distributions that can be used to fit real data sets is crucial in lifetime data analysis. This article uses the two parameter bathtub (TPBT) and the generalized exponential (GE) distributions to propose a new family of lifetime distributions, named the odd generalized exponential two-parameter bathtub shaped distribution (OGE-TPBT). Statistical properties of the proposed distribution are discussed. The maximum likelihood and Bayesian procedures are used to estimate the model’s parameters and some of its reliability measures. For Bayes method, we use three approaches of the approximate Bayesian computation (ABC) method. Simulation study is provided to investigate the properties of the methods applied. Based on some well know diagnostic tests, we find out that the simulation data provided in this paper is appropriate. To discuss the possible improvements of the new distribution compared to the original two distributions (GE and TPBT) and its applicability, a real-life data set is analyzed. Based on the comparison results, we found out that the OGE-TPBT fits the data better than both the GE and TPBT distributions. Also, we used the same real data set to compare the three approaches of the ABC. Based on the comparisons results of these three approaches, we recommend the naive ABC to approximate Bayes estimations in the situation for which there is no analytic solution.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».