A New Tangent-Generated Probabilistic Approach with Symmetrical and Asymmetrical Natures: Monte Carlo Simulation with Reliability 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
It is proven evidently that probability distributions have a significant role in data modeling for decision-making. Due to the indispensable role of probability distributions for data modeling in applied fields, a series of probability distributions have been introduced and implemented. However, most newly developed probability distributions involve between one and eight additional parameters. Sometimes the additional parameters lead to re-parametrization problems. Therefore, the development of new probability distributions without additional parameters is an interesting research topic. In this paper, we study a new probabilistic method without incorporating any additional parameters. The proposed approach is based on a tangent function and may be called a new tangent-G (NT-G) family of distributions. Certain properties of the NT-G distributions are derived. Based on the NT-G method, a new flexible probability distribution called a new tangent flexible Weibull (NTF-Weibull) distribution is studied. The parameters of the NTF-Weibull distribution are estimated using seven different estimation methods. Based on these eight estimations, a brief simulation of the NTF-Weibull distribution is also provided. Finally, we prove the applicability of the NTF-Weibull distribution by analyzing two waiting-time data sets taken from the reliability sector. We consider three statistical tests with a p-value to evaluate the performance and goodness of fit of the NTF-Weibull distribution.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,005 |
| 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