Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Các phương pháp suy luận cho Phân phối Log-Logistic Tăng cường Loại II Dựa trên Thống kê Thứ tự với Ứng dụng
Tóm tắt
Trong bài báo này, chúng tôi trước tiên suy diễn các biểu thức chính xác cho các mô-ment đơn và mô-ment sản phẩm của các thống kê thứ tự từ phân phối log-logistic tăng cường loại II, và sau đó sử dụng những kết quả này để tính toán các giá trị trung bình, phương sai, độ nghiêng và độ nhọn của các thống kê thứ tự bậc r. Bên cạnh đó, các ước lượng tốt nhất không thiên vị (BLUEs) cho các tham số vị trí và quy mô của phân phối log-logistic tăng cường loại II với các tham số hình dạng đã biết cũng được nghiên cứu. Cuối cùng, các kết quả được minh họa bằng một bộ dữ liệu thực.
Từ khóa
#phân phối log-logistic #thống kê thứ tự #ước lượng tốt nhất không thiên vị #mô-mentTài liệu tham khảo
M. Abramowitz, I.A. Stegun, Handbook of Mathematical Functions with Formulas, Graphs, and Mathematical Tables, vol. 55, Dover Publication, Inc., New York, NY, 1964.
G.S. Rao, R.R.L. Kantam, K. Rosaiah, S.V.S.V.S.V. Prasad, J. Reliab. Stat. Stud. 5 (2012), 55–64.
G.S. Rao, R.R.L. Kantam, K. Rosaiah, S.V.S.V.S.V. Prasad, Int. J. Eng. Appl. Sci. 3 (2013), 61–68.
D. Kumar, Hacet. J. Math. Stat. 44 (2015), 715–733.
G.S. Rao, R.R.L. Kantam, K. Rosaiah, S.V.S.V.S.V. Prasad, J. Ind. Eng. Int. 15 (2019), 87–94.
B.C. Arnold, N. Balakrishnan, H.N. Nagaraja, A first Course in Order Statistics, Wiley, New York, NY, 1992.
H.A. David, H.N. Nagaraja, Order Statistics, third ed., Wiley, New York, NY, 2003.
N. Balakrishnan, K.S. Sultan, in: N. Balakrishnan, C.R. Rao (Eds.), Handbook of Statistics, vol. 16, North-Holland, Amsterdam, 1998, p. 149228.
K.S. Sultan, N. Balakrishnan, Higher Order Moments of Order Statistics from the Pareto Distribution and Edgeworth Approximate Inference, Advances in Stochas- tic Simulation Methods, Springer, New York, NY, 2000a, pp. 207–244.
K.S. Sultan, N. Balakrishnan, Higher Order Moments of Order Statistics from the Power Function Distribution and Edgeworth Approximate Inference, Advances in Stochastic Simulation Methods, Springer, New York, NY, 2000b, pp. 245–282.
A.I. Genc, Stat. Pap. 53 (2012), 117–131.
R. Jabeen, A. Ahmad, N. Feroze, G.M. Gilani, Int. J. Adv. Sci. Technol. 55 (2013), 6780.
S.M.T.K. MirMostafaee, Stat. Probabil. Lett. 95 (2014), 85–91.
N. Balakrishnan, X. Zhu, B. Al-Zaharani, J. Stat. Comput. Simul. 85 (2015), 2187–2201.
K.S. Sultan, W.S. AL-Thubyani, J. Stat. Compu. Simul. 86 (2016), 3432–3445.
D. Kumar, S. Dey, S. Nadarajah, Commun. Stat-Theory Methods. 46 (2017), 9166–9184.
D. Kumar, S. Dey, Am. J. Math. Manage. Sci. 36 (2017a), 378–400.
D. Kumar, S. Dey, J. Stat. Res. 51 (2017b), 61–78.
M. Ahsanullah, A. Alzaatreh, Revstat Stat. J. 16 (2018), 429443.
D. Kumar, A. Goyal, Ann. Data Sci. 6 (2019a), 153–177.
D. Kumar, A. Goyal, Ann. Data. Sci. 6 (2019b), 707–736.
D. Kumar, M. Kumar, J.P.S. Joorel, Ann. Data Sci. (2020).
N. Balakrishnan, A.C. Cohan, Order Statistics and Inference: Estimation Methods, Academic Press, San Diego, 1991.
H.A. David, Order Statistics, Second ed., John Wiley & Sons, New York, NY, 1981.
D.K. Bhaumik, K. Kapur, R.D. Gibbons, Technometrics. 51 (2009), 326–334.