Weighted cumulative residual Kullback–Leibler divergence: properties and applications

Kullback-Leibler散度 分歧(语言学) 度量(数据仓库) 数学 残余物 单调函数 累积分布函数 统计 拟合优度 指数函数 应用数学 计算机科学 算法 数据挖掘 概率密度函数 数学分析 哲学 语言学
作者
Siddhartha Chakraborty,Biswabrata Pradhan
出处
期刊:Communications in Statistics - Simulation and Computation [Informa]
卷期号:53 (7): 3541-3553 被引量:3
标识
DOI:10.1080/03610918.2022.2108053
摘要

Weighted cumulative residual Kullback–Leibler information measure and its dynamic version are proposed and their properties are investigated. Also weighted cumulative Kullback–Leibler information measure along with its dynamic version is introduced. Monotonicity properties of the dynamic information measures are studied. A goodness-of-fit test is developed for exponential distribution using weighted cumulative residual Kullback–Leibler information measure based on complete and censored data. It is observed that proposed tests perform well for monotone decreasing hazard alternatives under censored data. Four data sets are analyzed for illustration.

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