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Enregistrement W4414594302 · doi:10.3390/stats8030081

The Unit-Modified Weibull Distribution: Theory, Estimation, and Real-World Applications

2025· article· en· W4414594302 sur OpenAlexaff
Ammar M. Sarhan, Thamer Manshi, M. E. Sobh

Notice bibliographique

RevueStats · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueStatistical Distribution Estimation and Applications
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesKing Saud University
Mots-clésNonparametric statisticsWeibull distributionEstimatorParametric statisticsConfidence intervalParametric modelStatistical hypothesis testingProbability distribution

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper introduces the Unit-Modified Weibull (UMW) distribution, a novel probability model defined on the unit interval (0, 1). We derive its key statistical properties and estimate its parameters using the maximum likelihood method. The performance of the estimators is assessed via a simulation study based on mean squared error, coverage probability, and average confidence interval length. To evaluate the practical utility of the model, we analyze three real-world data sets. Both parametric and nonparametric goodness-of-fit techniques are employed to compare the UMW distribution with several well-established competing models. In addition, nonparametric diagnostic tools such as total time on test transform plots and violin plots are used to explore the data’s behavior and assess the adequacy of the proposed model. Results indicate that the UMW distribution offers a competitive and flexible alternative for modeling bounded data.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,044
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,351 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
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Résumé présentoui

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