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학술저널
저자정보
Mohamed Ibrahim (Damietta University) Khaoula Aidi (University Badji Mokhtar) Mir Masoom Ali (Ball State University) Haitham M. Yousof (Benha University)
저널정보
한국통계학회 CSAM(Communications for Statistical Applications and Methods) CSAM(Communications for Statistical Applications and Methods) 제29권 제1호
발행연도
2022.1
수록면
1 - 25 (25page)

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A modified Bagdonavičius-Nikulin chi-square goodness-of-fit is defined and studied. The lymphoma data is analyzed using the modified goodness-of-fit test statistic. Different non-Bayesian estimation methods under complete samples schemes are considered, discussed and compared such as the maximum likelihood least square estimation method, the Cramer-von Mises estimation method, the weighted least square estimation method, the left tail-Anderson Darling estimation method and the right tail Anderson Darling estimation method. Numerical simulation studies are performed for comparing these estimation methods. The potentiality of the new model is illustrated using three real data sets and compared with many other well-known generalizations.

목차

Abstract
1. Introduction and motivation
2. Non-Bayesian estimation methods under complete samples schemes
3. Comparing the non-Bayesian estimation methods under complete samples schemes via a simulation study
4. Comparing models under complete samples
5. Censored MLE
6. Modified Bagdonavičius-Nikulin validation test
7. Data analysis (right censored case)
8. Conclusions
References

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