In this study, we consider different estimation methods for the parameters of Weibull Lindley distribution introduced by Ashgarzadeh et al. [1]. We consider maximum likelihood (ML), least squares (LS), weighted least squares (WLS), Cramer Von Mises (CVM) and Anderson Darling (AD) estimation methods. The main focus of this study is to examine performances of these estimation methods. For this purpose, we carry out a Monte-Carlo simulation study based on different parameter settings and various values of the sample size. Results show that LS and CVM estimators are more preferable. Two real life data sets are also taken into account at end of the study.
Weibull Lindley distribution Parameter estimation Bias Efficiency
Bu çalışmada, Ashgarzadeh ve ark. [1] tarafından önerilen Weibull Lindley dağılımının parametreleri için farklı tahmin yöntemleri ele alınmıştır. En çok olabilirlik (ML), ek küçük kareler (LS), ağırlıklandırılmış en küçük kareler (WLS), Cramer Von Mises (CVM) ve Anderson Darling (AD) yöntemleri ele alınmıştır. Bu çalışmanın ana amacı, bu tahmin yöntemlerinin performanslarının karşılaştırılmasıdır. Bu amaçla, farklı parametre değerlerine ve örnek hacmi değerlerine dayalı Monte-Carlo simülasyon çalışması yapılmıştır. Sonuçlari LS ve CVM yöntemlerinin daha tercih edilebilir olduğunu göstermiştir. Çalışmanın sonunda iki gerçek yaşam verisi ele alınmıştır.
Birincil Dil | İngilizce |
---|---|
Bölüm | Makaleler |
Yazarlar | |
Yayımlanma Tarihi | 28 Şubat 2020 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2020 Cilt: 8 Sayı: 1 |