A New Flexible Logarithmic‐X Family of Distributions with Applications to Biological Systems
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
Probability distributions play an essential role in modeling and predicting biomedical datasets. To have the best description and accurate prediction of the biomedical datasets, numerous probability distributions have been introduced and implemented. We investigate a novel family of lifetime probability distributions to represent biological datasets in this paper. The proposed family is called a new flexible logarithmic‐ X (NFLog‐ X ) family. The suggested NFLog‐ X family is obtained by applying the T‐ X method together with the exponential model having the PDF m ( t ) = e − t . Based on the NFLog‐ X approach, a three parameters probability distribution, namely, a new flexible logarithmic‐Weibull (NFLog‐Wei) distribution is introduced. The method of maximum likelihood estimation is adopted for estimating the parameters of the NFLog‐ X family. In the end, we examine three different biological datasets in order to give a thorough numerical research that illustrates the NFLog‐Wei distribution. Comparisons are made between the analytical goodness‐of‐fit metrics of the suggested distribution. We made comparison with the (i) alpha power transformed Weibull, (ii) exponentiated Weibull, (iii) Weibull, (iv) flexible reduced logarithmic‐Weibull, and (v) Marshall–Olkin Weibull distributions. After performing the analyses, we observe that the proposed method outclassed other competitive distributions.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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