Resumen

En este artículo se presenta una distribución mixta relativamente nueva que resulta de una mezcla de las distribuciones de Fréchet-Weibull y Pareto. Se derivaron algunas propiedades del nuevo modelo estadístico, como los momentos con sus medidas relacionadas, la función generadora de momentos, la función de vida residual media y la desviación media. Además, se introdujeron diferentes métodos de estimación para determinar los parámetros desconocidos del modelo propuesto. Finalmente, introducimos tres conjuntos de datos reales que se aplicaron a nuestra distribución y los comparamos con otros modelos estadísticos competitivos bien conocidos para mostrar la superioridad de nuestro modelo para ajustar los tres conjuntos de datos reales, y podemos ver claramente que nuestra distribución supera a sus competidores. Además, para verificar nuestros resultados, realizamos la prueba de existencia y unicidad de la log-verosimilitud para determinar si las raíces son máximas globales o no.

• Materias:Inteligencia artificial Minería de datos Algoritmos genéticos Neurofisiología Proceso de aprendizaje
• Subjects:Artificial intelligence Data mining Genetic algorithms Neurophysiology Learning processes
• Palabras claves:conjunto de datos reales, diferentes métodos de estimación, nueva distribución de mezcla, modelo estadístico competitivo, función de vida residual, mezcla de fréchet, nuevo modelo estadístico, función generadora de momentos, prueba de unicidad, medidas relacionadas
• Keywords:real data set, different estimation methods, new mixture distribution, statistical competitive model, residual life function, mixture of fréchet, new statistical model, moment generating function, uniqueness test, related measures