A new Cosine-Weibull model: Distributional properties with applications to basketball and medical sectors
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
The two-parameter classical Weibull distribution is commonly implemented to cater for the product’s reliability, model the failure rates, analyze lifetime phenomena, etc. In this work, we study a novel version of the Weibull model for analyzing real-life events in the sports and medical sectors. The newly derived version of the Weibull model, namely, a new cosine-Weibull (NC-Weibull) distribution. The importance of this research is that it suggests a novel version of the Weibull model without adding any additional parameters. Different distributional properties of the NC-Weibull distribution are obtained. The maximum likelihood approach is implemented to estimate the parameters of the NC-Weibull distribution. Finally, three applications are analyzed to prove the superiority of the NC-Weibull distribution over some other existing probability models considered in this study. The first and second applications, respectively, show the mortality rates of COVID-19 patients in Italy and Canada. Whereas, the third data set represents the injury rates of the basketball players collected during the 2008–2009 and 2018–2019 national basketball association seasons. Based on four selection criteria, it is observed that the NC-Weibull distribution may be a more suitable model for considering the sports and healthcare data sets.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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