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21.07.2017 | Ausgabe 2/2018

Annals of Data Science 2/2018

Evaluation and Comparison of Estimators in the Gompertz Distribution

Zeitschrift:
Annals of Data Science > Ausgabe 2/2018
Autoren:
Sanku Dey, Tanmay Kayal, Yogesh Mani Tripathi

Abstract

This article addresses the different methods of estimation of the probability density function and the cumulative distribution function for the Gompertz distribution. Following estimation methods are considered: maximum likelihood estimators, uniformly minimum variance unbiased estimators, least squares estimators, weighted least square estimators, percentile estimators, maximum product of spacings estimators, Cramér–von-Mises estimators, Anderson–Darling estimators. Monte Carlo simulations are performed to compare the behavior of the proposed methods of estimation for different sample sizes. Finally, one real data set and one simulated data set are analyzed for illustrative purposes.

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