TY - JOUR ID - TI - مقارنة بين مقدرات بيز القياسية و طريقة الامكان الاعظم لتقدير معلمة توزيع ماكسويل باستخدام المحاكاة AU - م.م. نجم عبد عليوي AU - م.م. سامي عطية سيد PY - 2017 VL - 16 IS - 32 SP - 483 EP - 493 JO - Misan Journal of Academic Studies مجلة ميسان للدراسات الاكاديمية SN - 1994697X 2706722X AB - Based search method to use simulation to find the capabilities of measuring a parameter θ to distribute Maxwell between the capabilities of Bayes standard and method of maximum likelihood under the functions of different loss, and based on comparison to Monte Carlo study based on average error boxes MSE where it was concluded that the estimator Bayes with the first distribution function efficiently from estimator with a second former distribution function as well as the most efficient of the estimated maximum likelihood, and that is destined Bayes using loss logarithmic his function in preference to use the loss of entropy function ,and you are to the values of (α, θ) small values are simulation results preference to all estimates, and that the values of the MSE less greater the sample size.

تم في هذا البحث استخدام المحاكاة في ايجاد مقدرات معلمه القياس θ لتوزيع ماكسويل بينه مقدر الامكان الاعظم ومقدرات بيز القياسية تحت دواء لخسارة مختلفه واستندت المقارنة الى توظيف اسلوب المحاكاة بطريقه مونت كارلو لإجراء المقارنة بين مقدرات الامكان الاعظم وبيز القياسية وذلك بتوليد ارقام عشوائية بالاعتماد على حجوم عينة مساوية الى (60.100 و 30 و 10 = n ) وقيم معالم مساوية الى (3 ٔ1.5 ٔ0.5 =θ (ٔ )1.5 ٔ0.5 =α ( c ), حيث تم التوصل الى ان مقدر بيز ذات داله التوزيع الاولى اكثر شئ من مقدر بيز ذات دالة التوزيع السابق الثانيه وكذلك هي اكفأ من مقدر الامكان الاعظم وان مقدر بيز باستعمال دالة الخسارة اللوغاريتمية له الأفضلية على استخدام دالة خسارة الانتروبي وكلما تكون قيم θ ,α قيم صغيره تكون نتائج المحاكاة الافضليه لجميع التقديرات وان قيم MSE تقل كلما ازداد حجم العينة ER -