مقارنة طرائق تقدير توزيع وايبل لأحداث عشوائية نيتروسوفيكية

الملخص

يعتبر علم الإحصاء علم اتخاذ القرارات الآمنة، لذا نهتم بصنع قرارات إحصائية تتميز بدقة عالية وأقل الأخطاء الممكنة، وينشأ ذلك من خلال الاهتمام بالأحداث العشوائية وكيفية وقوعها. فقد يصادفنا دراسة حالات غير محددة بدقة أو غامضة وغير واضحة، وبالتالي لابد من استخدام أداة جديدة تعالج هذا النوع من الحالات وتسمح لنا بالتعامل مع أحداث عشوائية غير كلاسيكية. تم في هذا البحث توسيع مفهوم توزيع وايبل وفق منطق النيتروسوفيك، من خلال تعريفه ودراسة خواصه الإحصائية لأحداث عشوائية نيتروسوفكية بما في ذلك العزوم من المرتبة-r والالتواء والتفلطح، كما تم تقدير معالم توزيع وايبل النيتروسوفكي من خلال مقدرات الإمكان الأعظم وطريقة المربعات الصغرى. تم التطبيق على قاعدة بيانات حقيقية لأزمنة حضانة فايروس كورونا COVID-19، أظهرت النتائج من خلال تقييم كفاءة التقدير باستخدام معيار MSE بأهمية كلا الطريقتين وبمرونة توزيع وايبل المقترح في التعامل مع البيانات غير الدقيقة مقارنة مع توزيع وايبل الكلاسيكي، فهو تعميم له كونه يتعامل مع أحداث نيتروسوفكية.