A New Two-Parameter Weibull Distribution with Variable
• 2018
Publication Information
Authors
Mohamed Zayed
Keywords
Not Available
Journal
Not Available
Publisher
Not Available
Volume
Not Available
Issue
Not Available
Pages
Not Available
publication.type
International
Paper Link
Not Available
Supplementary Materials
Not Available
Abstract
الملخص
في هذا البحث تم تعريف ودراسة توزيع احتمالي مستمر جديد بمعلمتين فقط. يتميز التوزيع الجديد بقدرته علي إعطاء الإشكال الهامة لدالة الفشل. تم دراسة الخصائص المختلفة للتوزيع. تم استخدام طريقة الإمكان الأعظم لتقدير معالم التوزيع. باستخدام عينه من البيانات الفعلية تم تقدير معالم التوزيع وبيان أهميته ومرونته في مقابل التوزيعات الاخري.
Abstract
In this paper, we introduce a new two parameter life time distribution based on Burr and Weibull distributions. This distribution includes monotone and non-monotone hazard rate functions, which are useful in lifetime data analysis and reliability. Some of its mathematical properties including explicit expressions for the ordinary and incomplete moments, generating function, Renyi and δ-entropies, order statistics and probability weighted moments are derived. The maximum likelihood is used for estimating the model parameters. The importance and flexibility of the new distribution are illustrated by means of an application to real data set
في هذا البحث تم تعريف ودراسة توزيع احتمالي مستمر جديد بمعلمتين فقط. يتميز التوزيع الجديد بقدرته علي إعطاء الإشكال الهامة لدالة الفشل. تم دراسة الخصائص المختلفة للتوزيع. تم استخدام طريقة الإمكان الأعظم لتقدير معالم التوزيع. باستخدام عينه من البيانات الفعلية تم تقدير معالم التوزيع وبيان أهميته ومرونته في مقابل التوزيعات الاخري.
Abstract
In this paper, we introduce a new two parameter life time distribution based on Burr and Weibull distributions. This distribution includes monotone and non-monotone hazard rate functions, which are useful in lifetime data analysis and reliability. Some of its mathematical properties including explicit expressions for the ordinary and incomplete moments, generating function, Renyi and δ-entropies, order statistics and probability weighted moments are derived. The maximum likelihood is used for estimating the model parameters. The importance and flexibility of the new distribution are illustrated by means of an application to real data set
Staff Members - Benha University