유전자 알고리즘을 이용한 점진적 유형-II 검열 하의 Marshall–Olkin 확장 일반화 극값 분포 매개변수 추정

이 논문에서는 점진적 유형-II 검열 데이터의 맥락 내에서 Marshall–Olkin 확장 일반화 극값 분포(MO-GEVL)의 매개변수 추정에 대한 통계적 분석을 다룬다. 점진적 유형-II 검열 데이터는 고정, 이산 균일, 이항 랜덤 제거의 세 가지 특정 분포 패턴에 대해 고려된다. 최대 우도 추정(MLE)을 계산하는 것은 간단한 분석적 해가 없기 때문에 도전 과제가 된다. 고전적인 수치 방법은 복잡한 MLE 방정식 시스템을 푸는 데 부족하므로 인공지능 알고리즘을 사용하는 필요성이 생긴다. 이 논문에서는 이러한 어려움을 극복하기 위해 유전자 알고리즘(GA)을 활용한다. 이 논문은 최대 우도와 베이지안 방법을 통해 매개변수 추정을 고려한다. MLE에 대한 매개변수의 신뢰 구간은 피셔 정보 행렬을 사용하여 계산된다. 베이지안 추정에서는 LINEX 손실 함수 및 제곱 오차 손실을 고려하여 Lindley 근사를 적용하며, 비정보적 및 정보적인 맥락 모두에 적합하다. 이들 제안된 방법의 효율성과 적용 가능성은 수치 시뮬레이션 및 실제 데이터 사례를 통해 입증된다.