Fulltext

Under Different Priors &Two Loss Functions To Compare Bayes Estimators With Some of Classical Estimators For the Parameter of Exponential Distribution

استعمال دوال أولية ودالتين خسارة مختلفة لمقارنة مقدرات بيز مع بعض المقدرات الكلاسيكية لمعلمة التوزيع الاسي

Jinan Abbas Naser Al-obedy --- جنان عباس ناصر العبيدي

journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية
ISSN: 2227 703X / 2518 5764 Year: 2017 Volume: 23 Issue: 99 Pages: 1-31
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Abstract

AbstractIn this study, different estimators were used for estimating parameter of the exponential distribution, such as maximum likelihood estimator, moment estimator and the Bayes estimator, by assuming six types when the prior distribution for the scale parameter is: Levy distribution, Gumbel type-II distribution, Inverse Chi-square distribution, Inverted Gamma distribution, improper distribution, Non-informative distribution .Under squared and weighted squared error loss functions. We used simulation technique, to compare the performance for each estimator, several cases from Exponential distribution for data generating, for different samples sizes (small, medium, and large). Simulation results shown that The best method is the bayes estimation according to the smallest values of MSE & MWSE for all samples sizes (n) comparative to the estimated values by using Maximum likelihood estimation method (MLE) and Moment estimation method (ME). According to obtained results, we see that when the prior distribution for is Inverted Gamma distribution for some values of the parameters , given the best results according to the smallest values of MSE & MWSE comparative to the same values which obtained by using MLE& ME for the assuming true values by and for all samples sizes. When the prior distribution for is Improper distribution for some values of the parameters a & b, given the best results according to the smallest values of MSE & MWSE comparative to the same values which obtained by using MLE & ME for the assuming true values by and all samples sizes.

في هذا البحث , استعملنا طرائق مختلفة لتقدير معلمة القياس للتوزيع الاسي كمقدر الإمكان الأعظم ومقدر العزوم ومقدر بيز في ستة أنواع مختلفة عندما يكون التوزيع الأولي لمعلمة القياس : توزيع لافي (Levy) وتوزيع كامبل من النوع الثاني وتوزيع معكوس مربع كاي وتوزيع معكوس كاما وتوزيع غير الملائم (Improper) وتوزيع Non-informative. وفقا لدالتي الخسارة هي : دالة الخسارة التربيعية و دالة الخسارة التربيعية الموزونة. استعمل أسلوب المحاكاة في مقارنة اداء كل مقدر, بافتراض عدة حالات لمعلمة التوزيع الاسي استعملت لتوليد البيانات ولأحجام مختلفة من العينات ( صغيرة , متوسطة , كبيرة). وقد أظهرت نتائج المحاكاة بان طريقة بيز الأفضل وفقا لمقياس اقل قيمة متوسط مربع الأخطاء (MSE) , متوسط مربع الأخطاء الموزونة (MWSE) مقارنة بطريقتي الإمكان الأعظم (MLE) وطريقة العزوم (ME) . وفقا للنتائج المستحصلة , نرى بانه عندما يكون التوزيع الاولي لـ توزيع معكوس كاما عند قيم معينة لمعلمتي التوزيع الاولي , أعطى نتائج أفضل وفقا لاقل قيمة لـ MSE ولـ MWSE مقارنة بنفس القيم المستحصلة بطريقتي MLE و ME,عندما تكون القيمة الحقيقة المفترضة لـ ولكل حجوم العينات (n). وعندما يكون التوزيع الاولي لـ هو غير الملائم (Improper) عند قيم معينة لمعلمتي التوزيع الاولي, اعطى نتائج أفضل وفقا لاقل قيمة لـ MSE ولـ MWSE مقارنة بنفس القيم المستحصلة بطريقتي MLE و ME, للقيم الحقيقة المفترضة لـ ولكل حجوم العينات (n) .

Keywords

The Exponential --- Maximum likelihood method --- Moment estimation method --- Bayes method --- mean squared errors --- MSE --- mean weighted squared errors --- MWSE. --- التوزيع الآسي --- طريقة الإمكان الأعظم --- طريقة العزوم --- طريقة بيز --- متوسط مربع الأخطاء MSE --- متوسط مربع الأخطاء الموزونة MWSE --- .