Stochastic and Dependence Comparisons Between Extreme Order Statistics in the Case of Proportional Reversed Hazard Model

Message:
Abstract:
‎Independent random‎ ‎variables $Y_{1},ldots‎, ‎Y_{n}$ belongs to the‎ ‎proportional reversed hazard rate (PRHR) model with‎ ‎proportionality parameters $lambda_1,...,lambda_n$‎, ‎if‎ ‎$Y_{k}sim G^{lambda _{k}}(x)$‎, ‎for $k=1,...,n$‎, ‎where $G$ is an‎ ‎absolutely continuous distribution function‎. ‎In this paper we compare‎ ‎the smallest order‎ ‎statistics‎, ‎the sample ranges and the ratios of the smallest and‎ ‎largest order statistics of two sets of independent random‎ ‎variables belonging to PRHR model‎, ‎in the sense of (reversed) hazard‎ ‎rate order‎, ‎likelihood ratio order and dispersive order‎, ‎when the‎ ‎variables in one set have proportionality parameters‎ ‎$lambda_1,...,lambda_n$ and the variables in the other set are‎ ‎independent and identically distributed with common parameter‎ ‎$overline{lambda}=sum_{k=1}^{n}lambda_k/n$‎. ‎We also compare‎ ‎the relative degree of dependence between the smallest and the largest‎ ‎order statistics of these samples whit respect to the monotone‎ ‎regression dependence order‎.
Language:
English
Published:
Journal of Iranian Statistical Society, Volume:10 Issue: 1, 2011
Page:
29
magiran.com/p934418  
دانلود و مطالعه متن این مقاله با یکی از روشهای زیر امکان پذیر است:
اشتراک شخصی
با عضویت و پرداخت آنلاین حق اشتراک یک‌ساله به مبلغ 1,390,000ريال می‌توانید 70 عنوان مطلب دانلود کنید!
اشتراک سازمانی
به کتابخانه دانشگاه یا محل کار خود پیشنهاد کنید تا اشتراک سازمانی این پایگاه را برای دسترسی نامحدود همه کاربران به متن مطالب تهیه نمایند!
توجه!
  • حق عضویت دریافتی صرف حمایت از نشریات عضو و نگهداری، تکمیل و توسعه مگیران می‌شود.
  • پرداخت حق اشتراک و دانلود مقالات اجازه بازنشر آن در سایر رسانه‌های چاپی و دیجیتال را به کاربر نمی‌دهد.
In order to view content subscription is required

Personal subscription
Subscribe magiran.com for 70 € euros via PayPal and download 70 articles during a year.
Organization subscription
Please contact us to subscribe your university or library for unlimited access!