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关于生存雷尼熵及新冠疫情数据应用的一些新发现。

Some new findings on the survival Rényi entropy and application of COVID-19 data.

作者信息

Mohamed Mohamed S, Almohaimeed Amani, Abd El-Raouf Mahmoud M

机构信息

Department of Mathematics, Faculty of Education, Ain Shams University, Cairo 11341, Egypt.

Department of Mathematics, College of Science and Arts, Qassim University, Oyoon Aljawa, Saudi Arabia.

出版信息

Results Phys. 2021 Dec;31:104966. doi: 10.1016/j.rinp.2021.104966. Epub 2021 Nov 23.

DOI:10.1016/j.rinp.2021.104966
PMID:34840939
原文链接:https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC8608416/
Abstract

Motivated by the connotation of survival Rényi entropy and its related dynamic version, we introduce them in terms of their lower bounds and mean residual life function. Moreover, we illustrate the relation between survival Rényi entropy and some of measures of information. Furthermore, the hazard rate order implies ordering of dynamic survival Rényi entropy. Our models are considered a more comprehensive version of generalized order statistics and give some properties and characterization results. Finally, a non-parametric estimation of survival Rényi entropy is included based on real COVID-19 data and simulated data.

摘要

受生存雷尼熵的内涵及其相关动态版本的启发，我们根据它们的下界和平均剩余寿命函数来引入它们。此外，我们阐述了生存雷尼熵与一些信息度量之间的关系。此外，失效率序意味着动态生存雷尼熵的序。我们的模型被认为是广义序统计量的更全面版本，并给出了一些性质和特征结果。最后，基于真实的新冠肺炎数据和模拟数据，给出了生存雷尼熵的非参数估计。

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