| LEADER |
04572nam a22002657a 4500 |
| 001 |
1854857 |
| 024 |
|
|
|3 10.21608/JSST.2021.51484.1178
|
| 041 |
|
|
|a eng
|
| 044 |
|
|
|b مصر
|
| 100 |
|
|
|9 598866
|a Mubarak, Amaal El Sayed Abd El Ghany
|e Author
|
| 245 |
|
|
|a A New Extension Exponential Distribution with Applications of COVID-19 Data
|
| 246 |
|
|
|a امتداد جديد للتوزيع الأسي مع التطبيق على بيانات COVID-19
|
| 260 |
|
|
|b جامعة بورسعيد - كلية التجارة
|c 2021
|g يناير
|
| 300 |
|
|
|a 444 - 460
|
| 336 |
|
|
|a بحوث ومقالات
|b Article
|
| 520 |
|
|
|b In this paper, we introduce and study a new extension of exponential distribution with three-parameter named as the X-Gamma extension of the exponential (XGExEx) distribution. Survival function and hazard function for XGExEx distribution are discussed. Maximum likelihood estimation (MLE) and maximum product spacing (MPS) Methods for the XGExEx distribution parameters are discussed. A numerical study using real data analysis and Monte-Carlo simulation are performed to compare between different methods of estimation. Superiority of the new model over some well-known distributions are illustrated by COVID-19 Data. The XGExEx model can produce better fits than some well-known distributions as the Marshall–Olkin alpha power exponential (MOAPE) [Nassar et al. (2019)], extended odd Weibull exponential (EOWE) [Afify and Mohamed (2020)], Weibull-Exponential (WE) [Oguntunde et al. (2015)], ExEx and generalized exponential (GE) [Gupta and Kundu (2001)].
|
| 520 |
|
|
|a في هذا البحث، قدمنا ودرسنا امتداداً جديداً للتوزيع الأسي بثلاثة معلمات، ومن الممكن تسميته بامتداد X-Gamma للتوزيع الأسي X-Gamma extension of the exponential ويمكن أن يطلق عليه الاختصار التالي XGExEx. تمت مناقشة دالة البقاء ودالة الخطر لتوزيع XGExEx. وتمت مناقشة تقدير الإمكان الأعظم Maximum likelihood estimation (MLE) وmaximum product spacing (MPS) لمعلمات توزيع XGExEx. ويتم إجراء دراسة عددية باستخدام تحليل البيانات الحقيقية ومحاكاة مونت كارلو للمقارنة بين طرق التقدير المختلفة. تم توضيح كفاءة النموذج الجديد بالمقارنة مع بعض التوزيعات المعروفة وذلك بالتطبيق على بيانات COVID-19. واتضح أن نموذج XGExEx أفضل ملاءمة من بعض التوزيعات المعروفة مثل توزيع Marshall- Olkin alpha power exponential وتوزيعextended odd Weibull وتوزيع Weibull exponential والتوزيع الأسي exponential وتوزيع امتداد الأسي extension of the exponential والتوزيع الأسي المعمم generalized exponential. كذلك تم تقييم مرونة واعتمادية توزيع (XGExEx) المقترح من خلال مجموعتين من البيانات الحقيقية لفيروس كورونا المستحدث، وذلك باستخدام بيانات يومية لمعدل الوفيات الخام لدولة المملكة المتحدة The United Kingdom وعددها 76 مشاهدة، وذلك من 15 أبريل إلى 30 يونيو 2020. أما مجموعة البيانات الأخرى فهي بيانات يومية عن معدل الوفيات الخام لدولة اليابان Japan وعددها 38 مشاهدة، وذلك من 4 سبتمبر إلى 12 أكتوبر 2020. وتم الحصول على هذه البيانات من إصدارات منظمة الصحة العالمية.
|
| 653 |
|
|
|a الإحصاء
|a التوزيع الأسي
|a تحليل البيانات
|a فيروس كورونا (كوفيد-19)
|
| 692 |
|
|
|a عائلة X-Gamma
|a توزيع
|a طريقة الامكان الأعظم
|a تحليل البيانات
|b X-Gamma
|b Exponential Distribution
|b Maximum Likelihood Estimation
|b Maximum Product Spacing
|b COVID-19 Data Analysis
|
| 700 |
|
|
|a Almetwally, Ehab M.
|e Co-Author
|9 598868
|
| 773 |
|
|
|4 الاقتصاد
|4 إدارة الأعمال
|6 Economics
|6 Business
|c 015
|e The Financial & Commercial Researches Journal
|f Maǧallaẗ Al-Buḥūṯ Al-Mālīyyaẗ wa Al-Tugariyyaẗ
|l 001
|m ع1
|o 0475
|s مجلة البحوث المالية والتجارية
|v 022
|x 2090-5327
|
| 856 |
|
|
|n https://jsst.journals.ekb.eg/article_134927.html
|u 0475-022-001-015.pdf
|
| 930 |
|
|
|d y
|p y
|q n
|
| 995 |
|
|
|a EcoLink
|
| 999 |
|
|
|c 1113333
|d 1113333
|
