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Generalized Lindley and Power Lindley distributions for modeling the wind speed data

机译：用于建模风速数据的广义Lindley和Power Lindley分布

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In this study, we propose to use Generalized Lindley (GL) and Power Lindley (PL) distributions as an alternative to the Weibull distribution for modeling the wind speed data. In the application part of the study, we consider the actual wind speed data collected in hourly basis from the Bilecik, Bursa, Eskisehir and Sakarya sites, Turkey in 2009. These data sets are modeled by using GL and PL distributions. To compare their modeling performance with well known and widely used Weibull distribution, Weibull distribution is also included into the study. The results show that GL distribution provides the best fitting according to root mean square error (RMSE), coefficient of determination (R-2), maximum value of the likelihood function corresponding to the ML estimates of the parameters (lnL) and Akaike information criterion (AIC). It is also seen that PL distribution is preferable in terms of power density error (PDE) criterion.
机译：在本研究中，我们建议使用广义Lindley（GL）和Power Lindley（PL）分布作为Weibull分布的替代模型来模拟风速数据。在研究的应用部分中，我们考虑了每小时在2009年从土耳其Bilecik，Bursa，Eskisehir和Sakarya站点收集的实际风速数据。这些数据集使用GL和PL分布进行建模。为了将其建模性能与众所周知的和广泛使用的威布尔分布进行比较，威布尔分布也包括在研究中。结果表明，GL分布根据均方根误差（RMSE），确定系数（R-2），与参数ML估计相对应的似然函数最大值（lnL）和Akaike信息准则提供了最佳拟合（AIC）。还可以看出，就功率密度误差（PDE）准则而言，PL分布更可取。

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