Kullanım Kılavuzu
Neden sadece 3 sonuç görüntüleyebiliyorum?
Sadece üye olan kurumların ağından bağlandığınız da tüm sonuçları görüntüleyebilirsiniz. Üye olmayan kurumlar için kurum yetkililerinin başvurması durumunda 1 aylık ücretsiz deneme sürümü açmaktayız.
Benim olmayan çok sonuç geliyor?
Birçok kaynakça da atıflar "Soyad, İ" olarak gösterildiği için özellikle Soyad ve isminin baş harfi aynı olan akademisyenlerin atıfları zaman zaman karışabilmektedir. Bu sorun tüm dünyadaki atıf dizinlerinin sıkça karşılaştığı bir sorundur.
Sadece ilgili makaleme yapılan atıfları nasıl görebilirim?
Makalenizin ismini arattıktan sonra detaylar kısmına bastığınız anda seçtiğiniz makaleye yapılan atıfları görebilirsiniz.
 Görüntüleme 14
 İndirme 3
Comparison of improved class of priors for the analysis of the Burr type VII model under doubly censored samples
2021
Dergi:  
Hacettepe Journal of Mathematics and Statistics
Yazar:  
Özet:

In recent years, the finite mixture lifetime models have frequently been used in chemical, physical, social science, biological and other fields due to their methodological development and practical applications. The Bayesian analysis of the mixture models has also developed a significant interest among the statisticians especially in the last decade. However, the most of these contributions are limited to the Bayes estimation for the parameters of lifetime models under singly type I censoring. This paper discusses the Bayesian estimation for the two-component mixture of the lifetime models under doubly censored samples with a particular case for the Burr type VII model. A class of improved priors has been proposed for the posterior estimation. The likelihood function, for doubly censored samples using two-component mixture of life time distributions, has been introduced. The hazard rate function for the mixture model has been compared for different parametric values. The performance of various estimators has been compared under a simulation study along with a real life example.

Anahtar Kelimeler:

null
2021
Yazar:  
0
2021
Yazar:  
Atıf Yapanlar
Bilgi: Bu yayına herhangi bir atıf yapılmamıştır.
Benzer Makaleler






Hacettepe Journal of Mathematics and Statistics

Alan :   Fen Bilimleri ve Matematik

Dergi Türü :   Uluslararası

Metrikler
Makale : 1.771
Atıf : 682
2023 Impact/Etki : 0.004
Hacettepe Journal of Mathematics and Statistics