In this paper, we consider the estimation for the
parameters of exponentiated reduced Kies (ERK) distribution using maximum
likelihood (ML), least squares (LS), weighted least squares (WLS), Cramér-von
Mises (CM), Anderson Darling (AD) and right-tail Anderson Darling (RAD)
methods. The performances of the estimators are compared via Monte-Carlo
simulation study for different parameter settings and different sample sizes.
Finally, a real data set is analyzed for the implementation of the proposed
methods.
Exponentiated reduced Kies distribution; Parameter estimation; Monte-Carlo simulation; Efficiency
Bu
makalede, exponentiated reduced Kies (ERK) dağılımının parametreleri en çok
olabilirlik, en küçük kareler, ağırlıklandırılmış en küçük karaler, Cramér-von
Mises, Anderson Darling ve sağ-kuyruklu Anderson Darling yöntemleri
kullanılarak tahmin edilmiştir. Tahmin edicilerin performansları farklı
parametre değerleri ve farklı örneklemler boyutları için Monte-Carlo simülasyon
çalışması ile karşılaştırılmıştır. Son olarak, önerilen yöntemlerin uygulanması
için gerçek bir veri seti analiz edilmiştir.
Primary Language | English |
---|---|
Subjects | Engineering |
Journal Section | Articles |
Authors | |
Publication Date | September 20, 2018 |
Published in Issue | Year 2018 Volume: 22 Issue: 3 |
e-ISSN :1308-6529
Linking ISSN (ISSN-L): 1300-7688
All published articles in the journal can be accessed free of charge and are open access under the Creative Commons CC BY-NC (Attribution-NonCommercial) license. All authors and other journal users are deemed to have accepted this situation. Click here to access detailed information about the CC BY-NC license.