Bu çalışmada, Xgamma Weibull dağılımının parametre tahmini için tahmin yöntemlerinin
kıyaslanması problemi ele alınmıştır. En çok olabilirlik yöntemi, en küçük kareler yöntemi,
ağırlıklandırılmış en küçük kareler yöntemi, Anderson-Darling yöntemi ve Crámer–von-Mises yöntemi olmak üzere beş tahmin yöntemi incelenmiştir. Bu beş tahmin yöntemini yan ve hata
kareler ortalaması açısından karşılaştırabilmek için bir Monte Carlo simülasyon çalışması
yapılmıştır. Ayrıca yedi gerçek veri uygulaması yapılmış ve tüm tahmin ediciler için Kolmogorov
Smirnov uyum iyiliği testi hesaplanmıştır.
In this paper, we consider a comparison of estimation methods for the parameters of
Xgamma Weibull distribution. It is discussed five different estimation methods such as maximum
likelihood method, least-squares method, weighted least-squares method, the method of
Anderson-Darling and the method of Crámer–von-Mises. We compare these estimators via Monte
Carlo simulations according to the biases and mean-squared errors (MSEs). Further, seven real
data applications are conducted and Kolmogorov Smirnov goodness of fit test is also calculated
for all estimators.
