이 논문은 가중 로맥스 분포의 변환을 통해 구성된 새로운 경계 확률 모델인 단위 가중 로맥스(UWLx) 분포를 제안한다. UWLx 분포는 단위 구간에 제한된 데이터를 위해 설계되었으며, 단조형 및 욕조 형태를 포함한 다양한 밀도 및 위험 함수의 행동을 표현하는 데 있어 더 큰 유연성을 제공한다. 생존 및 위험 비율 함수, 모멘트 및 순서 통계와 같은 주요 통계적 특성이 도출된다. 모수 추정은 최대 우도 방법을 통해 다루어지며, 시뮬레이션 연구를 통해 추정량의 일관성과 효율성이 확인된다. 이 모델의 실제 유용성은 COVID-19 회복률 데이터에 적용하여 입증되며, UWLx 분포는 Beta, Kumaraswamy, Unit Weibull과 같은 잘 알려진 단위 분포와 비교된다. 모델 선택 기준과 적합도 검정은 UWLx 분포가 우수한 적합성을 나타내어 의학, 신뢰성 및 관련 분야에서 경계 데이터 분석을 위한 다재다능한 도구로서의 잠재력을 강조한다.
Kilany et al. (수요일) 이 질문을 연구하였다.