Resumen

Este artículo propuso una nueva distribución de probabilidad, a saber, la distribución semilogística xgamma (HLXG). Se discuten varias propiedades estadísticas, como momentos, momentos incompletos, vida residual media y ordenamiento estocástico de la distribución propuesta. La estimación de parámetros de la distribución semilogística xgamma se aborda mediante el método de máxima verosimilitud basado en muestras completas y censuradas. Se proporcionan intervalos de confianza asintóticos de los parámetros del modelo. Se realiza un estudio de simulación para ilustrar los resultados teóricos. Además, los parámetros del modelo de la distribución HLXG se estiman utilizando los métodos de máxima verosimilitud, mínimos cuadrados, espaciamiento máximo de productos, percentil y Cramér-von Mises (CVM). La superioridad del nuevo modelo sobre algunas distribuciones existentes se ilustra a través de tres conjuntos de datos reales.

• Materias:Virus informático Entropía del gráfico Modelo epidémico Modelo de optimización Modelos conceptuales
• Subjects:Computer virus Entropy of the graph Epidemic model Optimization model Conceptual models
• Palabras claves:Distribución de probabilidad; Momentos; Estimación de parámetros; Método de máxima verosimilitud; Estudio de simulación; Parámetros del modelo
• Keywords:Probability distribution; Moments; Parameter estimation; Maximum likelihood method; Simulation study; Model parameters