CANLI
Yükleniyor Veriler getiriliyor…
/ Makaleler / Scopus Detay
Scopus 🔓 Açık Erişim YÖKSİS DOI Eşleşti SJR Q3

Statistical Analysis of Covid-19 Data using the Odd Log Logistic Kumaraswamy Distribution

Statistics Optimization and Information Computing · Ocak 2024

Özet
This paper presents a statistical analysis of Covid-19 data using a new distribution. Some mathematical properties of the proposed distribution such as survival and hazard functions, quantile function, median, ordinary and incomplete moments, moment generating function, probability weighted moment, distribution of order statistic, and Renyi entropy are derived. Five estimators are examined for unknown model parameters. The performances of the estimators are compared using an extensive simulation study based on the bias and mean square error criterion. Two Covid-19 data sets representing the percentage of daily recoveries of Covid-19 patients are used to illustrate the utility of the new distribution. The results show that the new model is a superior alternative for some current models with bounded support.
4 atıf Ocak 2024 DOI
YÖKSİS DOI Eşleşmesi Bulundu

Bu Scopus makalesi YÖKSİS veritabanında da kayıtlı. Aşağıda YÖKSİS verilerini görebilirsiniz.

YÖKSİS Kayıtları
Statistical Analysis of Covid-19 Data using the Odd Log Logistic Kumaraswamy Distribution
Statistics, Optimization & Information Computing · 2023 Scopus
Doç. Dr. KADİR KARAKAYA →
YÖKSİS Kayıtları — ISSN Eşleşmesi
Bu dergide (ISSN eşleşmesi) kurumun 1 kaydı bulundu.
Statistical Analysis of Covid-19 Data using the Odd Log Logistic Kumaraswamy Distribution
2023 ISSN: 2311-004X Scopus
Doç. Dr. KADİR KARAKAYA →

Makale Bilgileri

Toplam Atıf 4 atıf · Scopus
ISSN2311004X
Yayın TarihiOcak 2024
Cilt / Sayfa12 · 210-230
Erişim🔓 Açık Erişim

Kurumlar

Federal University, Oye-Ekiti
Oye-Ekiti Nigeria
Selçuk Üniversitesi
Selçuklu Turkey
Southern Delta University, Ozoro
Ozoro Nigeria
University of Benin
Benin Nigeria

Havuzumuzdaki Atıflar 0

Bu makaleye, sistemimizdeki Scopus veritabanında bulunan 0 makale atıf yapmıştır. Scopus genel atıf sayısı: 4.

Bu makaleye, kendi Scopus havuzumuzdaki başka bir makaleden atıf kaydı bulunmuyor.
Scimago Dergi (ISSN Eşleşmesi)
Statistics, Optimization and Information Computing
Q3 OA
SJR Skoru0,288
H-Index24
YayıncıInternational Academic Press
ÜlkeHong Kong
Artificial Intelligence (Q3)
Computer Vision and Pattern Recognition (Q3)
Control and Optimization (Q3)
Information Systems (Q3)
Signal Processing (Q3)
Statistics and Probability (Q3)
Statistics, Probability and Uncertainty (Q3)
Dergi sayfasına git

Metrikler

4
Atıf

Sistemimizdeki Yazarlar