research centers


Search results: Found 6

Listing 1 - 6 of 6
Sort by

Article
Estimate survival function for censored sample type two Bladder cancer
تقدير دالة البقاء لعينة مراقبة من النوع الثاني لمرضى سرطان المثانة

Author: Hind Jawad Kadhum Al-Bderi هند جواد كاظم
Journal: Journal of Al-Qadisiyah for Computer Science and Mathematics مجلة القادسية لعلوم الحاسوب والرياضيات ISSN: 20740204 / 25213504 Year: 2016 Volume: 8 Issue: 2 Pages: 62-70
Publisher: Al-Qadisiyah University جامعة القادسية

Loading...
Loading...
Abstract

This research cares to estimate the unlabeled parameters for generalized Rayleigh distribution model depend on censored samples type two ; Utilizing the maximum likelihood estimator method to get the derivation of the point estimation for all unlabeled parameters depend on iterative technique , as Newton – Raphson method , then to derive Lindley approximation estimator method . At last , checking whether this model ( GRD ) suits to a set of real data .

هذا البحث يهتم بتقدير المعلمات غير المعلومة لنموذج توزيع رالي المعمم لعينات منفردة تحت المراقبة من النوع الثاني . استخدمت طريقة تقدير الإمكان الأعظم لاشتقاق التقدير النقطي لجميع المعلمات غير المعلومة بالاعتماد على طرائق التكرار ومنها طريقة نيوتن – رافسون, ثم اشتقاق طريقة بيز المعتمدة على تقريب Lindely . وأخيراً تم اختبار مدى ملائمة النموذج الحالي (نموذج توزيع رالي المعمم ) لمجموعة بيانات حقيقية.


Article
Parameters estimation for modified weibull distribution based on singly type one censored samples
معلمات توزيع وبيل المعدل بالاعتماد على عينات مراقبة من النوع الاول

Author: Iden H. AL-Kanani* and Dhfifaf Fadhil Majeed** أيدن حسن حسين الكناني و ضفاف فاضل مجيد
Journal: basrah journal of science البصرة للعلوم ISSN: 18140343 Year: 2016 Volume: 34 Issue: 3 A Pages: 19-32
Publisher: Basrah University جامعة البصرة

Loading...
Loading...
Abstract

The three parameters distribution called modified Weibull distribution (MWD) introduced by sarhan and zaindin (2009). In this paper, we deal with point estimation to estimate the parameters of modified Weibull distribution based on complete data, using maximum likelihood method Ordinary least squares estimator method and rank set sampling estimator method to obtain the estimate parameters for modified Weibull distribution, then estimate the death function , survival function and hazard function obtained these estimate functions by applied on set of real data which taken for Leukemia disease in the Baghdad general hospital.

لقد اوجد الباحثان (sarhan and zaindin )في عام (2009) توزيع معدل عن توزيع ويبل وسمي توزيع ويبل المعدل . في هذا البحث سوف تقدر معلمات الثلاثة لهذا التوزيع بالتقدير النقطي بالاعتماد على بيانات الكاملة باستخدام طريقة الإمكان الأعظم وطريقة مقدر المربعات الصغرى الاعتيادية وطريقة مقدر معاينة مجموعة الرتبوبعد ذلك تم حساب وإيجاد القيم العددية للمعالم المقدرة لهذا التوزيع واستخدمت تقديرات هذه المعالم لإيجاد الدوال الاحتمالية الثلاثة (الوفاة ,البقاء ,المخاطرة) من خلال استخدام مجموعة من البيانات الحقيقية.


Article
مقارنة مقدرات بيز مع اخرين، لمعلمة القياس ودالة المعولية لتوزيع Frechet ذي المعلمتين
Comparing Bayes Estimators With others , for scale parameter and Reliability function of two parameters Frechet distribution

Author: ميسون حميد فرج
Journal: journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية ISSN: 2227 703X / 2518 5764 Year: 2016 Volume: 22 Issue: 88 Pages: 1-15
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

يهتم هذا البحث بمقارنة مقدر الإمكان الأعظم ومقدر Bayes مقترح بإفتراض دالة خسارة Entropy وكذلك مقدر Bayes مقترح آخر، لتقدير معلمة القياس، ومن ثم دالة المعولية. و بواسطة المحاكاة باعتبار

This Paper deals with comparing maximum likelihood estimator , and the second one is proposed Bayes estimator under General Entropy loss Function using Prior ,while the third estimator is also Bayes under quadratic loss Function and using proposed prior , After estimator ,we also estimate Reliability Function R and considering the shape parameter


Article
Proposal of Using Principle of Maximizing Entropy of Generalized Gamma Distribution to Estimate the Survival probabilities of the
اقتراح استعمال مبدأ اعظم دالة انتروبي POME على توزيع كاما العام في تقدير احتمالات البقاء للسكان في العراق

Authors: عمر عبد الـمحسن علي --- رغــدة زيــاد طــارق
Journal: journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية ISSN: 2227 703X / 2518 5764 Year: 2016 Volume: 22 Issue: 93 Pages: 454-467
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

In this research we been estimated the survival function for data suffer from the disturbances and confusion of Iraq Household Socio-Economic Survey: IHSES II 2012 , to data from a five-year age groups follow the distribution of the Generalized Gamma: GG. It had been used two methods for the purposes of estimating and fitting which is the way the Principle of Maximizing Entropy: POME, and method of booting to nonparametric smoothing function for Kernel, to overcome the mathematical problems plaguing integrals contained in this distribution in particular of the integration of the incomplete gamma function, along with the use of traditional way in which is the Maximum Likelihood: ML. Where the comparison on the basis of the method of the Central Bureau of Statistics to stay through the program MORTPAK real function values calculated. And then compared to the use of Root Mean Square Error: RMSE, and Mean Absolute Percent Error: MAPE. The results showed preference entropy as optimal method to estimate survival function on other methods.

تم في هذا البحث تقدير دالة البقاء على قيد الحياة لبيانات تعاني من اضطراب وتشويش للمسح الاجتماعي والاقتصادي للأسرة في العراق 2012 (Iraq Household Socio-Economic Survey: IHSES II 2012) لبيانات فئات خماسية العمر تتبع توزيع كاما العام (Generalized Gamma: GG). واستعملت طريقتين للأغراض التقدير والموائمة fitting وهي طريقة مبدأ اعظم دالة انتروبي Principle of Maximizing Entropy: POME وطريقة تمهيد لامعلمية بدالة لبّية Kernel ، للتغلب على المشاكل الرياضية التي تعتري التكاملات التي يتضمنها هذا التوزيع بالذات المتمثلة بتكامل دالة كاما الناقص، هذا الى جانب استعمال الطريقة التقليدية وهي الامكان الاعظم Maximum Likelihood: ML حيث تتم المقارنة على اساس اسلوب الجهاز المركزي للإحصاء في احتساب دالة البقاء من خلال برنامج MORTPAK كقيم حقيقية. وبعد ذلك القيام بالمقارنة باستعمال معيار جذر متوسط مربعات الخطأ Root Mean Square Error: RMSE ، ومعيار متوسط مطلق نسبة الخطأ Mean Absolute Percent Error: MAPE . وأظهرت النتائج أفضلية طريقة الانتروبي في تقدير دالة البقاء على الطرائق الاخرى.


Article
Compare Bayes estimators under Different Priors with the Classical estimators for Maxwell-Boltzmann distribution
مقارنة مقدرات بيز تحت افتراض دوال اولية مختلفة مع المقدرات الكلاسيكية لتوزيع Maxwell–Boltzmann

Author: Jinan Abbas Naser Al-obedy جنان عباس ناصر العبيدي
Journal: Journal of College of Education مجلة كلية التربية ISSN: 18120380 Year: 2016 Issue: 1 Pages: 259-280
Publisher: Al-Mustansyriah University الجامعة المستنصرية

Loading...
Loading...
Abstract

In this study, different estimators were used for estimating scale parameter for the Maxwell–Boltzmann distribution, such as maximum likelihood estimator, moment estimator and the Bayes estimator, in three types when the prior distribution for the scale parameter is (SRIG) distribution and ,the non-informative prior distribution and, the natural conjugate family of priors when the Bayesian estimation based on Squared Loss Function. Several cases from Maxwell–Boltzmann distribution for data generating , for different sample sizes (small, medium, and large).The results were obtained by using simulation technique, Programs written using MATLAB-R2008a program were used. Simulation results shown that bayes estimation when the prior distribution is (SRIG) distribution with (a=b=3) gives the smallest value of MSE and MAE for all (n).And bayes estimation when the prior distribution is the non-informative prior distribution with ( c=6) gives the smallest value of MSE and MAE for all (n).

في هذا البحث ,استخدمت طرائق مختلفة لتقدير معلمة القياس لتوزيع Maxwell– Boltzmann , كمقدر الإمكان الأعظم ومقدر العزوم ومقدر بيز في ثلاثة انواع مختلفة عندما يكون التوزيع الاولي لمعلمة القياس توزيع جذر مربع معكوس كاما و عندما يكون التوزيع الاولي توزيع non-informative والتوزيع الاولي لعائلة الدالة المرافقة الطبيعية, حيث اعتمد تقدير بيزن على مربع دالة الخسارة.عدة حالات لمعلمة القياس للتوزيع Maxwell–Boltzmann استخدمت لتوليد البيانات ولاحجام مختلفة من العينات ( صغيرة , متوسطة , كبيرة).استحصلت النتائج باستخدام أسلوب المحاكاة,بكتابة برامج باستخدام MATLAB-R2008a. تبين نتائج المحاكاة بان مقدر بيزعندما يكون التوزيع الاولي لمعلمة القياس توزيع SRIG بالمعلمتين a=b=3)) يعطي اصغر قيمة لـ MSE و MAE لكل قيم n.ومقدر بيزعندما يكون التوزيع الاولي توزيع non-informative بالمعلمة ( c=6) يعطي اصغر قيمة لـ MSE و MAE لكل قيم n.


Article
Bayesian Estimator for the Scale Parameter of the Normal Distribution Under Different Prior Distributions
مقدر بيز لمعلمة القياس للتوزيع الطبيعي تحت افتراض توزيعات أولية مختلفة

Author: جنان عباس ناصر العبيدي
Journal: journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية ISSN: 2227 703X / 2518 5764 Year: 2016 Volume: 22 Issue: 92 Pages: 452-473
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

In this study, we used Bayesian method to estimate scale parameter for the normal distribution. By considering three different prior distributions such as the square root inverted gamma (SRIG) distribution and the non-informative prior distribution and the natural conjugate family of priors. The Bayesian estimation based on squared error loss function, and compared it with the classical estimation methods to estimate the scale parameter for the normal distribution, such as the maximum likelihood estimation and the moment estimation. Several cases from normal distribution for data generating, or different sample sizes (small, medium, and large). The results were obtained by using simulation technique, Programs written using MATLAB-R2008a program were used .Simulation results shown that bayes estimation when the prior distribution is (SRIG) distribution with (a=3, b=1) for , and with (a=b=3) for , and with (a=2, b=3) for , and with (a=1, b=3) for gives the smallest value of MSE and MAPE for all sample sizes.

في هذا البحث , استعملنا طريقة بيز لتقدير معلمة القياس للتوزيع الطبيعي.بافتراض ثلاثة أنواع مختلفة من التوزيعات عندما يكون التوزيع الأولي لمعلمة القياس توزيع جذر مربع معكوس كاما وعندما يكون التوزيع الأولي توزيع non-informative والتوزيع الأولي لعائلة الدالة المرافقة الطبيعية the natural conjugate family of priors) ) , حيث اعتمد تقدير بيز على مربع دالة الخسارة,ومقارنته مع طرائق التقدير الكلاسيكية لتقدير معلمة القياس للتوزيع الطبيعي مثل طريقة الإمكان الأعظم وطريقة العزوم .عدة حالات لمعلمة القياس للتوزيع الطبيعي استخدمت لتوليد البيانات ولإحجام مختلفة من العينات ( صغيرة , متوسطة , كبيرة).استحصلت النتائج باستخدام أسلوب المحاكاة,بكتابة برامج باستخدام MATLAB-R2008a.تبين نتائج المحاكاة بان مقدر بيز عندما يكون التوزيع الأولي لمعلمة القياس توزيع مربع جذر توزيع كاما (SRIG) بالمعلمتين (a=3,b=1) عندما تكون , وبالمعلمتين(a=b=3) عندما تكون ,وبالمعلمتين (a=2,b=3) عندما تكون , وبالمعلمتين (a=1,b=3) عندما تكون يعطي اصغر قيمة لمتوسط مربع الأخطاء ( (MSE و متوسط الخطأ النسبي المطلق (MAPE) ولكل إحجام العينات.

Listing 1 - 6 of 6
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (6)


Language

English (4)

Arabic and English (2)


Year
From To Submit

2016 (6)