In this paper, a generalization for the Birnbaum Saunders distribution, which has been applied to the modelling of fatigue failure times and reliability studies, is considered. The maximum likelihood estimators and statistical inference for the distribution parameters are presented. Corresponding bivariate and multivariate distributions are proposed. The proposed distribution is applied to model real data sets.


翻译:本文考虑了Birnbaum Saunders分布分布的概括,该分布已应用于疲劳失常时间和可靠性研究的建模,提出了分配参数的最大可能性估计和统计推论,提出了相应的双轨和多变量分布,提议将拟议的分布用于模拟真实数据集。

0
下载
关闭预览

相关内容

【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
122+阅读 · 2020年11月20日
一图搞定ML!2020版机器学习技术路线图,35页ppt
专知会员服务
92+阅读 · 2020年7月28日
商业数据分析,39页ppt
专知会员服务
157+阅读 · 2020年6月2日
Fariz Darari简明《博弈论Game Theory》介绍,35页ppt
专知会员服务
106+阅读 · 2020年5月15日
Python分布式计算,171页pdf,Distributed Computing with Python
专知会员服务
105+阅读 · 2020年5月3日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
238+阅读 · 2020年4月19日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
90+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
99+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】决策树/随机森林深入解析
机器学习研究会
5+阅读 · 2017年9月21日
【推荐】GAN架构入门综述(资源汇总)
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年9月3日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
多高的AUC才算高?
ResysChina
7+阅读 · 2016年12月7日
Arxiv
0+阅读 · 2021年10月23日
Probability Distribution on Full Rooted Trees
Arxiv
0+阅读 · 2021年10月22日
Generalized Out-of-Distribution Detection: A Survey
Arxiv
15+阅读 · 2021年10月21日
Arxiv
0+阅读 · 2021年10月21日
Arxiv
7+阅读 · 2018年1月21日
VIP会员
相关VIP内容
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
122+阅读 · 2020年11月20日
一图搞定ML!2020版机器学习技术路线图,35页ppt
专知会员服务
92+阅读 · 2020年7月28日
商业数据分析,39页ppt
专知会员服务
157+阅读 · 2020年6月2日
Fariz Darari简明《博弈论Game Theory》介绍,35页ppt
专知会员服务
106+阅读 · 2020年5月15日
Python分布式计算,171页pdf,Distributed Computing with Python
专知会员服务
105+阅读 · 2020年5月3日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
238+阅读 · 2020年4月19日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
90+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
99+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】决策树/随机森林深入解析
机器学习研究会
5+阅读 · 2017年9月21日
【推荐】GAN架构入门综述(资源汇总)
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年9月3日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
多高的AUC才算高?
ResysChina
7+阅读 · 2016年12月7日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员