Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

A Novel Entropy-Transformed Inverse Weibull Distribution: Development, Properties, and Application in Diverse Data Modeling

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27240%2F25%3A10258405" target="_blank" >RIV/61989100:27240/25:10258405 - isvavai.cz</a>

  • Nalezeny alternativní kódy

    RIV/61989100:27740/25:10258405

  • Výsledek na webu

    <a href="https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/eng2.70171" target="_blank" >https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/eng2.70171</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1002/eng2.70171" target="_blank" >10.1002/eng2.70171</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    A Novel Entropy-Transformed Inverse Weibull Distribution: Development, Properties, and Application in Diverse Data Modeling

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Standard distributions must be improved to enhance their capacity for data modeling because they do not inherently suit all sorts of data sets in an acceptable manner. Due to this lack of previous ones, we developed a novel model employing the entropy-transformed function. We utilized the inverse Weibull model to function as the reference model to assess the applicability of the entropy transformation. The distribution, referred to as the “Entropy-Transformed Inverse Weibull Distribution” (ETIWL), is derived by applying the entropy transformation to the inverse Weibull model. The proposed distribution&apos;s core characteristics have been taken into account. The maximum-likelihood approach is used to estimate the parameters of the given distribution. Four real data sets are used in this study with the thorough simulation analysis to see whether the proposed distribution is superior.

  • Název v anglickém jazyce

    A Novel Entropy-Transformed Inverse Weibull Distribution: Development, Properties, and Application in Diverse Data Modeling

  • Popis výsledku anglicky

    Standard distributions must be improved to enhance their capacity for data modeling because they do not inherently suit all sorts of data sets in an acceptable manner. Due to this lack of previous ones, we developed a novel model employing the entropy-transformed function. We utilized the inverse Weibull model to function as the reference model to assess the applicability of the entropy transformation. The distribution, referred to as the “Entropy-Transformed Inverse Weibull Distribution” (ETIWL), is derived by applying the entropy transformation to the inverse Weibull model. The proposed distribution&apos;s core characteristics have been taken into account. The maximum-likelihood approach is used to estimate the parameters of the given distribution. Four real data sets are used in this study with the thorough simulation analysis to see whether the proposed distribution is superior.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10103 - Statistics and probability

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    O - Projekt operacniho programu

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2025

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Engineering Reports

  • ISSN

    2577-8196

  • e-ISSN

    2577-8196

  • Svazek periodika

    7

  • Číslo periodika v rámci svazku

    7

  • Stát vydavatele periodika

    US - Spojené státy americké

  • Počet stran výsledku

    23

  • Strana od-do

    "e70171"

  • Kód UT WoS článku

    001540811300048

  • EID výsledku v databázi Scopus

    2-s2.0-105011993854