Published November 1, 2023
| Version v1
Publication
Open
A new flexible Weibull extension model: Different estimation methods and modeling an extreme value data
Creators
- 1. Princess Nourah bint Abdulrahman University
- 2. Tafila Technical University
- 3. Eureka College
- 4. Quaid-i-Azam University
- 5. University of Saskatchewan
- 6. Higher Institute of Engineering
Description
The word extreme events refer to unnatural or undesirable events. Due to the general destructive effects on society and scientific problems in various applied fields, the study of extreme events is an important subject for researchers. Many real-life phenomena exhibit clusters of extreme observations that cannot be adequately predicted and modeled by the traditional distributions. Therefore, we need new flexible probability distributions that are useful in modeling extreme-value data in various fields such as the financial sector, telecommunications, hydrology, engineering, and meteorology. In this piece of research work, a new flexible probability distribution is introduced, which is attained by joining together the flexible Weibull distribution with the weighted T-X strategy. The new model is named a new flexible Weibull extension distribution. The distributional properties of the new model are derived. Furthermore, some frequently implemented estimation approaches are considered to obtain the estimators of the new flexible Weibull extension model. Finally, we demonstrate the utility of the new flexible Weibull extension distribution by analyzing an extreme value data set.
Translated Descriptions
⚠️
This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%
Translated Description (Arabic)
تشير كلمة الأحداث المتطرفة إلى الأحداث غير الطبيعية أو غير المرغوب فيها. نظرًا للآثار المدمرة العامة على المجتمع والمشاكل العلمية في مختلف المجالات التطبيقية، تعد دراسة الأحداث المتطرفة موضوعًا مهمًا للباحثين. تُظهر العديد من ظواهر الحياة الواقعية مجموعات من الملاحظات المتطرفة التي لا يمكن التنبؤ بها ونمذجتها بشكل كافٍ من خلال التوزيعات التقليدية. لذلك، نحتاج إلى توزيعات احتمالية مرنة جديدة مفيدة في نمذجة بيانات القيمة القصوى في مختلف المجالات مثل القطاع المالي والاتصالات والهيدرولوجيا والهندسة والأرصاد الجوية. في هذا العمل البحثي، يتم تقديم توزيع احتمالي مرن جديد، والذي يتم تحقيقه من خلال الجمع بين توزيع Weibull المرن واستراتيجية T - X المرجحة. يُطلق على النموذج الجديد اسم توزيع امتداد Weibull المرن الجديد. يتم اشتقاق الخصائص التوزيعية للنموذج الجديد. علاوة على ذلك، يتم النظر في بعض مناهج التقدير التي يتم تنفيذها بشكل متكرر للحصول على مقدرين لنموذج تمديد Weibull المرن الجديد. أخيرًا، نوضح فائدة توزيع امتداد Weibull المرن الجديد من خلال تحليل مجموعة بيانات القيمة القصوى.Translated Description (French)
Le mot événements extrêmes fait référence à des événements non naturels ou indésirables. En raison des effets destructeurs généraux sur la société et des problèmes scientifiques dans divers domaines appliqués, l'étude des événements extrêmes est un sujet important pour les chercheurs. De nombreux phénomènes de la vie réelle présentent des grappes d'observations extrêmes qui ne peuvent pas être prédites et modélisées de manière adéquate par les distributions traditionnelles. Par conséquent, nous avons besoin de nouvelles distributions de probabilité flexibles qui sont utiles pour modéliser des données de valeur extrême dans divers domaines tels que le secteur financier, les télécommunications, l'hydrologie, l'ingénierie et la météorologie. Dans ce travail de recherche, une nouvelle distribution de probabilité flexible est introduite, qui est atteinte en joignant la distribution de Weibull flexible à la stratégie T-X pondérée. Le nouveau modèle s'appelle une nouvelle distribution d'extension Weibull flexible. Les propriétés distributionnelles du nouveau modèle sont dérivées. En outre, certaines approches d'estimation fréquemment mises en œuvre sont considérées pour obtenir les estimateurs du nouveau modèle d'extension flexible de Weibull. Enfin, nous démontrons l'utilité de la nouvelle distribution d'extension flexible de Weibull en analysant un ensemble de données de valeur extrême.Translated Description (Spanish)
La palabra eventos extremos se refiere a eventos no naturales o indeseables. Debido a los efectos destructivos generales sobre la sociedad y los problemas científicos en diversos campos aplicados, el estudio de los eventos extremos es un tema importante para los investigadores. Muchos fenómenos de la vida real exhiben grupos de observaciones extremas que no pueden predecirse ni modelarse adecuadamente mediante las distribuciones tradicionales. Por lo tanto, necesitamos nuevas distribuciones de probabilidad flexibles que sean útiles para modelar datos de valor extremo en diversos campos, como el sector financiero, las telecomunicaciones, la hidrología, la ingeniería y la meteorología. En este trabajo de investigación, se introduce una nueva distribución de probabilidad flexible, que se logra uniendo la distribución flexible de Weibull con la estrategia ponderada de T-X. El nuevo modelo se llama una nueva distribución de extensión flexible de Weibull. Se derivan las propiedades distributivas del nuevo modelo. Además, se consideran algunos enfoques de estimación implementados con frecuencia para obtener los estimadores del nuevo modelo de extensión flexible de Weibull. Finalmente, demostramos la utilidad de la nueva distribución de extensión flexible de Weibull mediante el análisis de un conjunto de datos de valor extremo.Files
pdf.pdf
Files
(16.1 kB)
| Name | Size | Download all |
|---|---|---|
|
md5:f80465637add2e1dfbfcfd23f0196088
|
16.1 kB | Preview Download |
Additional details
Additional titles
- Translated title (Arabic)
- نموذج جديد مرن لتمديد Weibull: طرق التقدير المختلفة ونمذجة بيانات القيمة القصوى
- Translated title (French)
- Un nouveau modèle d'extension Weibull flexible : Différentes méthodes d'estimation et modélisation d'une donnée de valeur extrême
- Translated title (Spanish)
- Un nuevo modelo de extensión flexible de Weibull: diferentes métodos de estimación y modelado de datos de valor extremo
Identifiers
- Other
- https://openalex.org/W4388073755
- DOI
- 10.1016/j.heliyon.2023.e21704
References
- https://openalex.org/W1964366808
- https://openalex.org/W1987224108
- https://openalex.org/W2023163585
- https://openalex.org/W2028482100
- https://openalex.org/W2038289147
- https://openalex.org/W2046262695
- https://openalex.org/W2068833365
- https://openalex.org/W2089848228
- https://openalex.org/W2467305554
- https://openalex.org/W2530115404
- https://openalex.org/W2766093083
- https://openalex.org/W2773856519
- https://openalex.org/W2971516659
- https://openalex.org/W3029215597
- https://openalex.org/W3123194690
- https://openalex.org/W3136442839
- https://openalex.org/W3159479157
- https://openalex.org/W3207036780
- https://openalex.org/W4212949658
- https://openalex.org/W4226450316
- https://openalex.org/W4251428492
- https://openalex.org/W4255218141
- https://openalex.org/W4281481149
- https://openalex.org/W4290466052
- https://openalex.org/W4294113398
- https://openalex.org/W4296999809
- https://openalex.org/W4320341303