A new lifetime model, named the Modi linear failure rate distribution, is suggested. This flexible model is capable of accommodating a wide range of hazard rate shapes, including decreasing, increasing, bathtub, upside-down bathtub, and modified bathtub forms, making it particularly suitable for modeling diverse survival and reliability data. Our proposed model contains the Modi exponential distribution and the Modi Rayleigh distribution as sub-models. Numerous mathematical and reliability properties are derived, including the $r^{th}$ moment, moment generating function, $r^{th}$ conditional moment, quantile function, order statistics, mean deviations, Rényi entropy, and reliability function. The method of maximum likelihood is employed to estimate the model parameters. Monte Carlo simulations are presented to examine how these estimators perform. The superior fit of our newly introduced model is proved through two real-world survival data sets.


翻译:本文提出了一种新的寿命模型,称为修正线性失效率分布。该灵活模型能够适应多种失效率形态,包括递减型、递增型、浴盆型、倒浴盆型及修正浴盆型,特别适用于对多样化的生存与可靠性数据进行建模。我们所提出的模型包含修正指数分布和修正瑞利分布作为其子模型。本文推导了该模型的多种数学与可靠性性质,包括$r^{th}$阶矩、矩母函数、$r^{th}$阶条件矩、分位数函数、顺序统计量、平均偏差、Rényi熵以及可靠性函数。采用最大似然法对模型参数进行估计,并通过蒙特卡洛模拟检验估计量的性能。利用两个真实世界生存数据集,证明了新引入模型具有优越的拟合能力。

0
下载
关闭预览

相关内容

【CMU博士论文】分布偏移下的不确定性量化,226页pdf
专知会员服务
31+阅读 · 2023年9月30日
从信息论的角度来理解损失函数
深度学习每日摘要
17+阅读 · 2019年4月7日
机器学习中如何处理不平衡数据?
机器之心
13+阅读 · 2019年2月17日
数据分析师应该知道的16种回归方法:负二项回归
数萃大数据
74+阅读 · 2018年9月16日
数据分析师应该知道的16种回归方法:泊松回归
数萃大数据
35+阅读 · 2018年9月13日
数据分析师应该知道的16种回归技术:分位数回归
数萃大数据
29+阅读 · 2018年8月8日
详解常见的损失函数
七月在线实验室
20+阅读 · 2018年7月12日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
16+阅读 · 2013年12月31日
VIP会员
最新内容
《美空军2026条令文件:对海压制作战》
专知会员服务
13+阅读 · 11月9日
人工智能与战争的未来
专知会员服务
5+阅读 · 11月8日
《Agent Mosaic:识别智能体LLM系统中的机密泄露》
人工智能在军事教育中的应用:若干视角与经验
“星链”减速与不断适应的乌克兰
专知会员服务
7+阅读 · 11月6日
美国中期选举之后:帕兰提尔面临不确定性?
专知会员服务
4+阅读 · 11月6日
相关VIP内容
【CMU博士论文】分布偏移下的不确定性量化,226页pdf
专知会员服务
31+阅读 · 2023年9月30日
相关资讯
从信息论的角度来理解损失函数
深度学习每日摘要
17+阅读 · 2019年4月7日
机器学习中如何处理不平衡数据?
机器之心
13+阅读 · 2019年2月17日
数据分析师应该知道的16种回归方法:负二项回归
数萃大数据
74+阅读 · 2018年9月16日
数据分析师应该知道的16种回归方法:泊松回归
数萃大数据
35+阅读 · 2018年9月13日
数据分析师应该知道的16种回归技术:分位数回归
数萃大数据
29+阅读 · 2018年8月8日
详解常见的损失函数
七月在线实验室
20+阅读 · 2018年7月12日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
16+阅读 · 2013年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员