ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







يجب تسجيل الدخول أولا

Marshall-Olkin Extended Exponentiated Burr Type XII Distribution Properties and Applications

المصدر: مجلة الدراسات والبحوث التجارية
الناشر: جامعة بنها - كلية التجارة
المؤلف الرئيسي: Abd El Gaied, Amarat Abd El Gaied (Author)
المجلد/العدد: س37, ع2
محكمة: نعم
الدولة: مصر
التاريخ الميلادي: 2017
الصفحات: 767 - 785
ISSN: 1110-1547
رقم MD: 934931
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: الإنجليزية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
كلمات المؤلف المفتاحية:
Hazard Function | Marshall-Olkin Extended | Exponentiated Burr Type XII Distribution | Maximum Likelihood Estimators
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

3

حفظ في:
المستخلص: في ظل التطورات الحديثة ظهرت التوزيعات المختلطة بسبب عدم تجانس المجتمعات محل الدراسة، تستخدم التوزيعات المتصلة المعممة الناتجة من تطبيق أكثر من توزيع معاً لتحسين خصائص الدالة وللتغلب على عيوب التوزيعات القديمة، كما أن هذه التوزيعات تتصف بالمرونة وقدرتها على التعامل مع البيانات بطريقة أفضل من توزيعات بيتا وتوزيعات بيتا المختلطة. الهدف من البحث: 1-يهدف البحث إلى الوصول إلى عائلة جديدة من التوزيعات الاحتمالية لها خصائص عالية وأكثر كفاءة وأعلى مرونة وأن تكون قابلة للتطبيق ونتائجها مقبولة. 2-دراسة التوزيعات المختلطة لتوزيع بير وتوزيع وايبل وذلك عن طريق تقدير معالمهم باستخدام بعض طرق التقدير المختلفة ومن أهم هذه الطرق طريقة الاإمكان الأعظم.

In this paper, a new continuous distribution, called exponentiated T-X family distribution is defined and studied. We introduce Marshall-Olkin Extended Exponentiated Burr Type XII (MOEE Burr-XII) distribution as application on exponentiated T-X family distribution. Marshall and Olkin (1997) provided a general method to introduce a parameter into a family of distributions, and discussed in details about the exponentiated family and Burr distribution. We study some of its structural properties including moments, moment generating function, incomplete moment, mean deviations, Renyi entropy, mode and quantial, We obtain the density function of the order statistics and their moments. The method of maximum likelihood is proposed for estimating the model parameters. We obtain the observed information matrix. The usefulness of the new model is illustrated by means of two real sets. We hope that this generalization may attract wider applications in reliability and lifetime data analysis.

ISSN: 1110-1547

عناصر مشابهة