Resumen

El presente estudio introduce un nuevo modelo de tres parámetros llamado distribución KiesLomax modificada (MKL) para extender la distribución Lomax y aumentar su flexibilidad en la modelización de datos de la vida real. La distribución MKL, debido a su flexibilidad, proporciona densidades asimétricas a la izquierda, simétricas, asimétricas a la derecha y con forma de J invertida, así como formas de tasa de peligro creciente, unimodal, decreciente y en forma de bañera. La densidad MKF puede expresarse como una mezcla lineal de densidades Lomax. Se derivan algunas propiedades matemáticas básicas del modelo MKF. Sus parámetros se estiman mediante seis algoritmos de estimación. Exploramos sus desempeños utilizando resultados detallados de simulación, y se proporcionan los rangos parciales y globales para las medidas de sesgos absolutos, errores cuadráticos medios y errores relativos medios para determinar el mejor método de estimación. Los resultados muestran que se recomienda utilizar los enfo

• Materias:Internet de las cosas Algoritmo iterativo Algoritmo de evaluación Viga viscoelástica Lenguaje de programación
• Subjects:Internet of things Iterative algorithm Evaluation algorithm Viscoelastic beam Programming language
• Palabras claves:Estudio; Distribución MKL; Flexibilidad; Algoritmos de estimación; Resultados de simulación; Conjuntos de datos reales
• Keywords:Study; MKL distribution; Flexibility; Estimation algorithms; Simulation results; Real datasets