Published April 18, 2024 | Version v1
Publication Open

A novel flexible exponent power-X family of distributions with applications to COVID-19 mortality rate in Mexico and Canada

Creators

  • 1. Abdul Wali Khan University Mardan
  • 2. Kabul Education University of Rabbani
  • 3. King Khalid University

Description

This paper aims to introduce a novel family of probability distributions by the well-known method of the T-X family of distributions. The proposed family is called a "Novel Generalized Exponent Power X Family" of distributions. A three-parameters special sub-model of the proposed method is derived and named a "Novel Generalized Exponent Power Weibull" distribution (NGEP-Wei for short). For the proposed family, some statistical properties are derived including the hazard rate function, moments, moment generating function, order statistics, residual life, and reverse residual life. The well-known method of estimation, the maximum likelihood estimation method is used for estimating the model parameters. Besides, a comprehensive Monte Carlo simulation study is conducted to assess the efficacy of this estimation method. Finally, the model selection criterion such as Akaike information criterion (AINC), the correct information criterion (CINC), the Bayesian information criterion (BINC), the Hannan-Quinn information criterion (HQINC), the Cramer-von-Misses (CRMI), and the ANDA (Anderson-Darling) are used for comparison purpose. The comparison of the NGEP-Wei with other rival distributions is made by Two COVID-19 data sets. In terms of performance, we show that the proposed method outperforms the other competing methods included in this study.

⚠️ This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%

Translated Description (Arabic)

تهدف هذه الورقة إلى تقديم عائلة جديدة من التوزيعات الاحتمالية من خلال الطريقة المعروفة لعائلة التوزيعات T - X. تسمى العائلة المقترحة "عائلة جديدة من الأسس المعممة" من التوزيعات. يتم اشتقاق نموذج فرعي خاص ثلاثي المعلمات للطريقة المقترحة ويسمى توزيع "قوة الأسس المعممة الجديدة" (NGEP - Wei للاختصار). بالنسبة للعائلة المقترحة، يتم اشتقاق بعض الخصائص الإحصائية بما في ذلك وظيفة معدل الخطر، واللحظات، ووظيفة توليد العزم، وإحصاءات الترتيب، والحياة المتبقية، والحياة المتبقية العكسية. طريقة التقدير المعروفة، يتم استخدام طريقة تقدير الاحتمال الأقصى لتقدير معلمات النموذج. إلى جانب ذلك، يتم إجراء دراسة محاكاة مونت كارلو شاملة لتقييم فعالية طريقة التقدير هذه. أخيرًا، يتم استخدام معيار اختيار النموذج مثل معيار معلومات أكايك (AINC)، ومعيار المعلومات الصحيح (CINC)، ومعيار معلومات بايز (BINC)، ومعيار معلومات حنان- كوين (HQINC)، و Cramer - von - Misses (CRMI)، و ANDA (Anderson - Darling) لغرض المقارنة. تتم مقارنة NGEP - Wei مع التوزيعات المنافسة الأخرى من خلال مجموعتين من بيانات COVID -19. من حيث الأداء، نظهر أن الطريقة المقترحة تتفوق على الطرق المنافسة الأخرى المدرجة في هذه الدراسة.

Translated Description (French)

Cet article vise à introduire une nouvelle famille de distributions de probabilité par la méthode bien connue de la famille de distributions T-X. La famille proposée est appelée une « famille de distributions de puissance X exposant généralisée nouvelle ». Un sous-modèle spécial à trois paramètres de la méthode proposée est dérivé et nommé une distribution « Novel Generalized Exponent Power Weibull » (NGEP-Wei en abrégé). Pour la famille proposée, certaines propriétés statistiques sont dérivées, notamment la fonction de taux de risque, les moments, la fonction de génération de moments, les statistiques d'ordre, la durée de vie résiduelle et la durée de vie résiduelle inverse. La méthode bien connue d'estimation, la méthode d'estimation du maximum de vraisemblance, est utilisée pour estimer les paramètres du modèle. En outre, une étude complète de simulation Monte Carlo est menée pour évaluer l'efficacité de cette méthode d'estimation. Enfin, le critère de sélection du modèle tel que le critère d'information d'Akaike (AINC), le critère d'information correct (CINC), le critère d'information bayésien (BINC), le critère d'information de Hannan-Quinn (HQINC), le critère de Cramer-von-Misses (CRMI) et l'ANDA (Anderson-Darling) sont utilisés à des fins de comparaison. La comparaison du NGEP-Wei avec d'autres distributions rivales est effectuée par deux ensembles de données COVID-19. En termes de performance, nous montrons que la méthode proposée surpasse les autres méthodes concurrentes incluses dans cette étude.

Translated Description (Spanish)

Este artículo tiene como objetivo presentar una nueva familia de distribuciones de probabilidad mediante el conocido método de la familia de distribuciones T-X. La familia propuesta se denomina "Novel Generalized Exponent Power X Family" de distribuciones. Se deriva un submodelo especial de tres parámetros del método propuesto y se denomina distribución "Novel Generalized Exponent Power Weibull" (NGEP-Wei para abreviar). Para la familia propuesta, se derivan algunas propiedades estadísticas, incluida la función de tasa de riesgo, los momentos, la función de generación de momentos, las estadísticas de orden, la vida residual y la vida residual inversa. El conocido método de estimación, el método de estimación de máxima verosimilitud, se utiliza para estimar los parámetros del modelo. Además, se realiza un estudio exhaustivo de simulación de Monte Carlo para evaluar la eficacia de este método de estimación. Finalmente, el criterio de selección del modelo como el criterio de información de Akaike (AINC), el criterio de información correcta (cinc), el criterio de información bayesiana (BINC), el criterio de información de Hannan-Quinn (HQINC), el Cramer-von-Misses (CRMI) y el ANDA (Anderson-Darling) se utilizan para fines de comparación. La comparación del NGEP-Wei con otras distribuciones rivales se realiza mediante dos conjuntos de datos de COVID-19. En términos de rendimiento, mostramos que el método propuesto supera a los otros métodos de la competencia incluidos en este estudio.

Files

s41598-024-59720-1.pdf.pdf

Files (4.1 MB)

⚠️ Please wait a few minutes before your translated files are ready ⚠️ Note: Some files might be protected thus translations might not work.
Name Size Download all
md5:883bf45c7a9e71ebcea9ca8b3d7d0278
4.1 MB
Preview Download

Additional details

Additional titles

Translated title (Arabic)
عائلة توزيعات باور إكس جديدة ومرنة مع تطبيقات لمعدل وفيات كوفيد-19 في المكسيك وكندا
Translated title (French)
Une nouvelle famille de distributions Power-X d'exposants flexibles avec des applications au taux de mortalité COVID-19 au Mexique et au Canada
Translated title (Spanish)
Una novedosa familia de distribuciones de exponente flexible power-X con aplicaciones a la tasa de mortalidad por COVID-19 en México y Canadá

Identifiers

Other
https://openalex.org/W4394912493
DOI
10.1038/s41598-024-59720-1

Is supplement to
https://openalex.org/W4286908550 (Other)
https://openalex.org/W3122388856 (Other)
https://openalex.org/W2963415778 (Other)
https://openalex.org/W2963176572 (Other)
https://openalex.org/W2783425804 (Other)
https://openalex.org/W2509820422 (Other)
https://openalex.org/W2114625140 (Other)
https://openalex.org/W2033907215 (Other)
https://openalex.org/W1968886786 (Other)
https://openalex.org/W1502087262 (Other)

GreSIS Basics Section

Is Global South Knowledge
Yes
Country
Pakistan

References

  • https://openalex.org/W1964366808
  • https://openalex.org/W2007358648
  • https://openalex.org/W2038289147
  • https://openalex.org/W2114852361
  • https://openalex.org/W2130388500
  • https://openalex.org/W2168504156
  • https://openalex.org/W2231798766
  • https://openalex.org/W2473549009
  • https://openalex.org/W2568764091
  • https://openalex.org/W2727420541
  • https://openalex.org/W2766013938
  • https://openalex.org/W2907617966
  • https://openalex.org/W2951927784
  • https://openalex.org/W2952252935
  • https://openalex.org/W3006679330
  • https://openalex.org/W3035408585
  • https://openalex.org/W3134296930
  • https://openalex.org/W3134916257
  • https://openalex.org/W4224296477
  • https://openalex.org/W4225131245
  • https://openalex.org/W4291289968
  • https://openalex.org/W4324149436
  • https://openalex.org/W4386197191
  • https://openalex.org/W4386283005
  • https://openalex.org/W4386376535
  • https://openalex.org/W4389475452
  • https://openalex.org/W4392245215