Bu makalede, log exponential-power dağılımının iki parametresini tahmin etmek için çeşitli tahmin yöntemleri araştırılmıştır. En çok olabilirlik, kuantil, en küçük kareler, ağırlıklandırılmış en küçük kareler, Anderson-Darling ve Cramer-von Mises tahmin yöntemleri detaylı olarak incelenmiştir. Bu tahmin edicilerin performanslarını değerlendirmek için Monte Carlo simülasyon deneyleri yapılmıştır. Ayrıca dört gerçek veri uygulaması gerçekleştirilmiş ve tüm tahmin ediciler Kolmogorov-Smirnov istatistiği sonuçları sunulmuştur.
Nokta tahmini Log exponential-power dağılımı En çok olabilirlik tahmini Gerçek veri uygulaması
In this study, some estimation techniques are investigated to estimate two parameters of the log exponential-power distribution. The maximum likelihood, quantile, least squares, weighted least squares, Anderson-Darling, and Cramer-von Mises estimation methods are studied in detail. The efficiency of these estimators is validated through Monte Carlo simulation experiments. Also, four real data applications are performed and Kolmogorov-Smirnov statistic results for all estimators are presented.
Point estimation Log exponential-power distribution Maximum likelihood estimators Practical data application Nokta tahmini Log exponential-power dağılımı En çok olabilirlik tahmini Gerçek veri uygulaması.
Birincil Dil | İngilizce |
---|---|
Konular | Matematik |
Bölüm | Matematik |
Yazarlar | |
Yayımlanma Tarihi | 30 Aralık 2022 |
Gönderilme Tarihi | 14 Şubat 2022 |
Kabul Tarihi | 28 Eylül 2022 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2022 |
...