research centers


Search results: Found 4

Listing 1 - 4 of 4
Sort by

Article
The use of the Biz method and classical methods in estimating the parameters of the binary logistic regression model
استعمال طريقة بيز و الطرائق الكلاسيكية في تقدير معلمات انموذج الأنحدار اللوجستي الثنائي

Loading...
Loading...
Abstract

Binary logistic regression model used in data classification and it is the strongest most flexible tool in study cases variable response binary when compared to linear regression. In this research, some classic methods were used to estimate parameters binary logistic regression model, included the maximum likelihood method , minimum chi-square method , weighted least squares , with bayes estimation , to choose the best method of estimation by default values to estimate parameters according two different models of general linear regression models ,and different sample sizes ,and building an experiment simulation experience then displaying the results and the analysis using the statistical criteria Mean Squares Error (MSE),to choose the best standard methods for estimators the binary logistic regression model. Generally, The method was found to be the best one among the standard estimation methods, for the purpose of estimating the parameters for binary logistic regression model because it has the less (MSE) for estimators compared to other methods, which indicates the accuracy of the method in estimating the parameters of the model.

يعد انموذج الانحدار اللوجستي الثنائي الاسلوب المستعمل في تصنيف البيانات وهو الاداة الاكثر قوة ومرونة في حالات دراسة متغير الاستجابة الثنائي عند مقارنته بالانحدار الخطي , في هذا البحث تم استعمال بعض الطرائق الكلاسيكية لتقدير معلمات انموذج الانحدار اللوجستي الثنائي تضمنت طريقة تقدير الامكان الاعظم وطريقة تقدير تصغير مربع كاي وطريقة تقدير المربعات الصغرى الموزونة مع طريقة تقدير بيز , من أجل اختيار الطريقة الأفضل في التقدير وذلك من خلال القيم الافتراضية لتقدير المعلمات وفق انموذجين مختلفين من نماذج الانحدار الخطي العام وبأحجام عينات مختلفة , وبناء تجربة المحاكاة الخاصة بالبحث ومن ثم عرض نتائجا وتحليلها لغرض الوصول الى أفضل الطرائق الاعتيادية باستعمال المعيار الاحصائي متوسط مربعات الخطأ لمقدرات الانموذج اللوجستي الثنائي لغرض المقارنة بين أفضلية طرائق تقدير معلمات الأنموذج, وقد تم التوصل بشكل عام الى أن طريقة المربعات الصغرى الموزونة هي الأفضل بالمرتبة الأولى من بين طرائق التقدير الاعتيادية, وذلك لأنها تمتلك اقل للمقدرات, وهدا يدل على دقة الطريقة في تقدير معلمات الأنموذج.


Article
Comparison of Bayes' Estimators for the Pareto Type-I Reliability Function Under Different Double Informative Priors Functions
مقارنة مقدرات بيز لدالة المعولية لتوزيع باريتو من النوع الاول باستعمال دوال معلوماتية مضاعفة مختلفة

Author: Jinan Abbas Naser Al-obedy Jinan Abbas Naser Al-obedy
Journal: journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية ISSN: 2227 703X / 2518 5764 Year: 2019 Volume: 25 Issue: 113 Pages: 1-39
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

The comparison of double informative priors which are assumed for the reliability function of Pareto type I distribution. To estimate the reliability function of Pareto type I distribution by using Bayes estimation, will be used two different kind of information in the Bayes estimation; two different priors have been selected for the parameter of Pareto type I distribution . Assuming distribution of three double prior’s chi- gamma squared distribution, gamma - erlang distribution, and erlang- exponential distribution as double priors. The results of the derivaties of these estimators under the squared error loss function with two different double priors. Using the simulation technique, to compare the performance for each estimator, several cases from pareto type I distribution for data generating, and for different samples sizes (small, medium, and large). It has been obtained from the simulation results the double prior distribution of gamma-erlang distribution with give a good estimation for reliability function when the true value for for all .Also the double prior distribution chi- gamma square distribution with give good estimation for reliability function when the true value for all t. And the same thing for with the values of the parameters and for all t except t=1.3. It has obtained a good estimation for reliability function ( ), when the double prior distribution is chi-gamma square distribution with at the true value for for all t.

في هذا البحث , نقدم مقارنة لتقديردالة المعولية لتوزيع باريتو من النوع الاول بالاعتماد على اسلوب بيز فقد استعملت الدوال معلوماتية مضاعفة التي تفترض لمعلمة الشكل لتوزيع باريتو من النوع الاول, لتقدير دالة المعولية لتوزيع باريتو من النوع الاول باستعمال تقدير بيز استخدمنا نوعين مختلفين من المعلومات في طريقة تقدير بيز, اختيرت نوعين مختلفين من الدوال الاولية لمعلمة الشكل لتوزيع باريتو من النوع الاول.هنا افترضنا توزيع مربع كاي – كاما , وتوزيع كاما – ارلنك, وتوزيع ارلنك- الاسي كدوال معلوماتية مضاعفه, نتائج الاشتقاقات لتلك المقدرات باستعمال دالة الخسارة التربيعية مع ثلاثة دوال معلوماتية مضاعفه. استعمل اسلوب المحاكاة في مقارنة اداء كل مقدر, بافتراض عدة حالات لمعلمة الشكل لتوزيع باريتو من النوع الاول استعملت لتوليد البيانات ولاحجام مختلفة من العينات ( صغيرة , متوسطة , كبيرة ). استحصلنا من نتائج المحاكاة بان التوزيع الاولي المضاعف توزيع كاما – ارلنك بالمعلمات يعطي تقدير جيد لدالة المعولية عندما تكون القيمة الحقيقية لـ لكل قيم . وكذلك التوزيع الاولي المضاعف توزيع مربع كاي – كاما بالمعلمات يعطي تقدير جيد لدالة المعولية عندما تكون القيمة الحقيقية لـ لكل قيم t. والشئ نفسه لـ بقيم المعلمات ولكل قيم t عدا t=1.3. واستحصلنا على تقدير جيد لدالة المعولية عندما كان التوزيع الاولي المضاعف توزيع مربع كاي – كاما بالمعلمات عند القيمة الحقيقة لـ ولكل قيم t.


Article
Comparative to the Bayes Estimators for the Scale Parameter of the Nakagami Distribution Under Different Double Prior Functions
مقارنة لمقدرات بيز لمعلمة القياس للتوزيع Nakagami باستعمال دوال أولية مضاعفة مختلفة

Author: جنان عباس ناصر العبيدي
Journal: Journal of Baghdad College of Economic sciences University مجلة كلية بغداد للعلوم الاقتصادية الجامعة ISSN: 2072778X Year: 2019 Issue: 58 Pages: 371-394
Publisher: Baghdad College of Economic Sciences كلية بغداد للعلوم الاقتصادية

Loading...
Loading...
Abstract

In this study, we used Bayesian method to estimate scale parameter for the Nakagami distribution. By considering several of double prior distributions for the scale parameter of the Nakagami distribution ,it means we have two different information about the prior distributions , such as inverted exponential- levy distribution and inverted exponential -gumbel type-II distribution and levy - gumbel type-II distribution and Inverted exponential -non- informative distribution and levy- Non- informative distribution and gumbel type-II - non- informative distribution.We derived the posterior distribution for the scale parameter of the Nakagami distribution according to each of double prior distributions. Also, we derived bayes estimators for the scale parameter of the Nakagami distribution based on squared error loss function. we used simulation technique to compare between these estimators. Several cases from Nakagami distribution for data generating, or different sample sizes (small, medium, and large),by programs written using MATLAB-R2017b program.Simulation results shown that the best estimation for the scale parameter for the Nakagami distribution according to the smallest value of MSE all sample sizes, when the double prior distribution is gumbel type-II- Non- Informative distribution with the parameters for and and .Also, when the double prior distribution is inverted exponential -gumbel type-II distribution with the parameters for .Also, when the double prior distribution is levy- non- informative distribution with the parameters for .Also, when the double prior distribution is inverted exponential- levy distribution with the parameters with .

في هذا البحث , استعملنا أسلوب بيز لتقدير معلمة القياس لتوزيع Nakagami. بافتراض إن معلمة القياس تخضع لعد من التوزيعات الأولية المضاعفة, والتي تعني بانه لدينا معلومتين مختلفة حول التوزيع الاولي لمعلمة القياس. إذ تم افتراض عدد من التوزيعات الأولية المضاعفة لمعلمة القياس لتوزيع Nakagami متمثلة بـمقلوب التوزيع الاسي – توزيع Levyومقلوب التوزيع الاسي – توزيع كامبل من النوع الثاني وتوزيع Levy– توزيع كامبل من النوع الثاني ومقلوب التوزيع الاسي - توزيع غير معلوماتية و توزيع Levy- توزيع غير معلوماتية و توزيع كامبل من النوع الثاني - توزيع غير معلوماتية.فقد اشتقينا التوزيع اللاحق لمعلمة القياس لمعلمة القياس لتوزيع Nakagami وفقا لكل من التوزيعات الأولية المضاعفة المفترضة في البحث.وكذلك اشتقينا مقدرات بيز لمعلمة القياس لتوزيع Nakagami باستعمال دالة الخسارة التربيعية . وقد استعمالنا أسلوب المحاكاة لغرض المقارنة بين تلك المقدرات .إذ تم توليد البيانات ولإحجام مختلفة من العينات ( صغيرة ,متوسطة, كبيرة) من توزيع Nakagamiبكتابة برامج باستخدام MATLAB-R2017b.ونتائج المحاكاة تبين بان أفضل تقدير لمعلمة القياس وفقا لمقياس اصغر قيمة لـ MSE ولكل إحجام العينات,عندما يكون التوزيع الأولي المضاعف توزيع كامبل من النوع الثاني -توزيع غير معلوماتية بالمعلمتين عندما تكون القيمة المفترضة للمعلمتين و و . كذلك عندما يكون التوزيع الأولي المضاعف مقلوب التوزيع الاسي – توزيع كامبل من النوع الثاني بالمعلمتين ,عندما تكون القيمة المفترضة لـ . وكذلك عندما يكون التوزيع الأولي المضاعف توزيع Levy -توزيع غير معلوماتية بالمعلمتين عندما تكون القيمة المفترضة لـ .وكذلك عندما يكون التوزيع الأولي المضاعف مقلوب التوزيع الاسي– توزيعLevyبالمعلمتين عندما تكون القيمة المفترضة لـ .


Article
Comparing Different Estimators for the shape Parameter and the Reliability function of Kumaraswamy Distribution
مقارنة مقدرات معلمة الشكل ودالة المعولية لتوزيع Kumaraswamy

Author: Jinan Abbas Naser Al-Obedy جنان عباس ناصر العبيدي
Journal: journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية ISSN: 2227 703X / 2518 5764 Year: 2019 Volume: 25 Issue: 116 Pages: 199-225
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

In this paper, we used maximum likelihood method and the Bayesian method to estimate the shape parameter (θ), and reliability function (R(t)) of the Kumaraswamy distribution with two parameters  θ (under assuming the exponential distribution, Chi-squared distribution and Erlang-2 type distribution as prior distributions), in addition to that we used method of moments for estimating the parameters of the prior distributions. Bayes estimators derived under the squared error loss function. We conduct simulation study, to compare the performance for each estimator, several values of the shape parameter (θ) from Kumaraswamy distribution for data-generating, for different samples sizes (small, medium, and large). Simulation results have shown that the Best method is the Bayes estimation according to the smallest values of mean square errors(MSE) for all samples sizes (n).

في هذا البحث، تمت دراسة طريقة الإمكان الأعظم (MLE)وطريقة بيز لتقدير معلمة الشكل ودالة المعولية (R(t)) لتوزيع Kumaraswamy (باستعمال التوزيع الاسي، وتوزيع مربع كاي وتوزيع ارلنك من النوع الثاني كتوزيعات اولية)، بالإضافة الى ذلك استعملنا طريقة العزوم لتقدير معلمات التوزيعات الأولية. وتم اشتقاق مقدرات بيز باستعمال دالة الخسارة التربيعية. واستعملنا أسلوب المحاكاة لمقارنة أداء كل مقدر. فقد تم توليد بيانات لعدة قيم لمعلمة الشكل  من توزيع Kumaraswamy ولأحجام مختلفة من العينات (الصغيرة والمتوسطة والكبيرة). تبين من نتائج المحاكاة بان طريقة بيز هي الأفضل وفقا لأقل قيم لمتوسط مربعات الخطاء (MSE) ولكل احجام العينات.

Listing 1 - 4 of 4
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (4)


Language

English (2)

Arabic (1)

Arabic and English (1)


Year
From To Submit

2019 (4)