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erlang mixture distribution with application on COVID-19 cases in Egypt

International Journal of Biomathematics 2021年第3期14卷 203-220页

作者： M.M.E.Abd El-Monsef Faculty of Science Tanta University Al-Geish StreetTantaGharbiaEgypt

In this paper,a finite mixture of m-Brlang distributions is *** moments,shape characteristics and parameter estimates of the proposed model are also *** proposed mixture has the property that it has a bounded hazard function.A special case of the mixed erlang distribution is introduced and *** addition,a predictive technique is introduced to estimate the needed number of mixture components to fit a certain data.A real data concerning the confirmed COVID-19 cases in Egypt is introduced to utilize the predictive estimation *** more real datasets are used to examine the flexibility of the proposed model.

关键词： erlang distribution mixture distribution goodness-of-fit test COVID-19

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A simple model for COVID-19

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Infectious Disease Modelling 2020年第1期5卷 309-315页

作者： Julien Arino Stéphanie Portet Department of Mathematics&Data Science NEXUS University of ManitobaCanada Centre for Disease Modelling Canada Canadian COVID-19 Mathematical Modelling Task Force Canada

An SL1L2I1I2A1A2R epidemic model is formulated that describes the spread of an epidemic in a *** model incorporates an erlang distribution of times of sojourn in incubating,symptomatically and asymptomatically infectious *** properties of the model are explored,with focus on properties important in the context of current COVID-19 pandemic.

关键词： COVID-19 Mathematical model erlang distribution Asymptomatic infections

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Uniformly Minimum-Variance Unbiased Estimator (UMVUE) for the Gamma Cumulative distribution Function with Known and Integer Scale Parameter

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Open Journal of Statistics 2022年第2期12卷 168-174页

作者： Jessica Kubrusly Institute of Mathematics and Statistics Fluminense Federal University (UFF) Niterói Brazil

Uniformly minimum-variance unbiased estimator (UMVUE) for the gamma cumulative distribution function with known and integer scale parameter. This paper applies Rao-Blackwell and Lehmann-Scheffeé Theorems to deduce the uniformly minimum-variance unbiased estimator (UMVUE) for the gamma cumulative distribution function with known and integer scale parameters. The paper closes with an example comparing the empirical distribution function with the UMVUE estimates.

关键词： UMVUE Cumulative distribution Estimates Gamma distribution erlang distribution Lehmann-Scheffeé Theorem Rao-Blackwell Theorem

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