区分 Libby-Novick 广义 Beta 分布与 Kumaraswamy 分布：理论与方法
统计方法学
2024-01-03 v1
摘要
在拟合连续有界数据时，广义 Beta 分布（及其几种变体）和双参数 Kumaraswamy (KW) 分布是我们首先想到的两个最突出的单变量连续分布。这两个竞争概率模型之间具有一些共同特征，因此在实际情境中选择其中一个具有重要意义。 consequently，本文讨论了在 Libby 和 Novick (1982) 提出的广义 Beta (LNGB) 分布与 KW 分布之间进行选择的多种方法，例如基于正确选择概率的准则（这是对似然比统计量方法的改进），以及基于伪距离度量的准则。我们在假设 和 下获得了正确选择概率的近似值，并选择使该概率最大化的模型。然而，我们的提议更具吸引力，因为我们提供了 LNGB 分布的比较研究，该分布涵盖了经典 Beta 分布和指数化生成元两种类型（详见 Cordeiro 等人 2014; Libby 和 Novick 1982），在适当的情境下，它可以作为双参数 KW 分布的自然竞争者。
引用
@article{arxiv.2401.00872,
title = {On discriminating between Libby-Novick generalized beta and Kumaraswamy distributions: theory and methods},
author = {Indranil Ghosh},
journal= {arXiv preprint arXiv:2401.00872},
year = {2024}
}
备注
11 pages