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Annals of Data Science

18.04.2024

Half Logistic Generalized Rayleigh Distribution for Modeling Hydrological Data

verfasst von: Adebisi A. Ogunde, Subhankar Dutta, Ehab M. Almetawally

Erschienen in: Annals of Data Science

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Abstract

This article introduced a three-parameter extension of the Generalized Rayleigh distribution called half-logistic Generalized Rayleigh distribution, which has submodels the Generalized Rayleigh and Rayleigh distribution. The proposed model is quite flexible and adaptable to model any kind of life-time data. Its probability density function may sometimes be unimodal and its corresponding hazard rate may be of monotone or non-monotone shape. Standard statistical properties such as it ordinary and incomplete moments, quantile function, moment generating function, reliability function, stochastic ordering, order statistics, Renyi, and \({\varvec{\delta}}\)-entropy are obtained. The maximum likelihood method is used to obtain the estimates of the model parameters. Two practical examples of hydrological data sets are presented.

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Metadaten
Titel
Half Logistic Generalized Rayleigh Distribution for Modeling Hydrological Data
verfasst von
Adebisi A. Ogunde
Subhankar Dutta
Ehab M. Almetawally
Publikationsdatum
18.04.2024
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Erschienen in
Annals of Data Science
Print ISSN: 2198-5804
Elektronische ISSN: 2198-5812
DOI
https://doi.org/10.1007/s40745-024-00527-2

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