Confidence Intervals for the Iwueze Distribution Parameter Using Bootstrap Techniques: Methodology and Application
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper proposes five bootstrap confidence intervals (CIs) for the parameter in the Iwueze distribution, a single-parameter mixture distribution combining the exponential and gamma distributions. The bootstrap CI using the normal approximation, percentile bootstrap CI, basic bootstrap CI, bootstrap-t CI, and bias-corrected and accelerated (BCa) bootstrap CI are introduced and evaluated through simulation studies and application to real datasets. The effectiveness of these methods is assessed in terms of the empirical coverage probability (ECP) and average width (AW) of the CIs in several situations. Through Monte Carlo simulations, the BCa bootstrap method was found to be the most reliable, providing accurate ECPs and making it a strong choice for situations where precise interval estimation is essential. On the other hand, the normal approximation method, though it produces narrower intervals, tends to have less accurate coverage, particularly with smaller sample sizes. This highlights the need to choose the method that best fits the specific goals of the study. Applying these methods to a real-world dataset further confirms their usefulness, offering dependable tools for statistical analysis. This research adds valuable insights to the field by improving the understanding of bootstrap techniques for the Iwueze distribution and offering practical advice on selecting methods to enhance the accuracy of statistical results.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,005 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».