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Developing New Bivariate Distributions With Advanced Estimation Methods for Interdisciplinary Data Analysis
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AI
DOI：10.1155/jom/5518563.png)
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摘要
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本文提出了一种新型的双变量奇贝塔-普莱姆弗雷歇（BOBPF）分布，该分布通过应用法里-冈贝尔-莫根斯特恩（FGM）copula函数构建而成。该新模型称为BOBPF-FGM，旨在解决建模具有复杂相依性结构的正偏态和重尾双变量数据所面临的持续性挑战。研究提供了联合概率密度函数、累积分布函数和联合生存函数的推导。推导了包括矩、矩生成函数、条件密度函数、条件期望以及相依结构的详细阐述在内的基本数学性质。参数采用最大似然估计方法进行有效估计，并通过蒙特卡洛模拟研究正式验证了估计量的性能。通过将其应用于不同学科领域的多个真实数据集，展示了BOBPF-FGM模型的实际效用和优越性能，其与众多现有的竞争性双变量模型相比，始终提供更优的拟合效果。因此，本研究为BOBPF在处理多样化真实数据集方面的适应性和准确性提供了有力证据，使其成为多个领域统计建模的宝贵工具。
Keyword:
bivariate distributions
copula functions
Farlie-Gumbel-Morgenstern
odd beta prime family
Plackett copula
statistical model
statistics and numerical data
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