research centers


Search results: Found 16

Listing 11 - 16 of 16 << page
of 2
>>
Sort by

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.


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.


Article
Classical and Bayes Estimators for Exponential Distribution With Comparison of Different Priors & the El-Sayyad's loss function
المقدرات الكلاسيكية والبيزية للتوزيع الاسي مع مقارنه لدوال اولية مختلفة باستعمال دالة خسارة El-Sayyad

Author: Jinan Abbas Al-obedy
Journal: Journal of Baghdad College of Economic sciences University مجلة كلية بغداد للعلوم الاقتصادية الجامعة ISSN: 2072778X Year: 2018 Issue: 55 Pages: 379-406
Publisher: Baghdad College of Economic Sciences كلية بغداد للعلوم الاقتصادية

Loading...
Loading...
Abstract

In this study, different estimators were used for estimating scale parameter for Exponential distribution, such as maximum likelihood estimator, moment estimator and the Bayes estimator, in 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 El-Sayyad's loss function .we used simulation technique, to compare the performance for each estimator, several cases from Exponential distribution for data generating, for different sample sizes (small, medium, and large). Simulation results shown that The best method is the bayes estimation ,when the prior distribution for is improper distribution with (a=9, b=1) and for the values for the parameters of the El-Sayyad 's loss function is ( ),when the true value of ( ).And the non-informative distribution with ( c=8) and for the values for the parameters of the El-Sayyad 's loss function is ( ), when the true value of ( ).Also the non-informative distribution with ( c=8) and for the values for the parameters of the El-Sayyad 's loss function is ( ),when the true value of ( ), according to the smallest values of MSE for all samples sizes (n) comparative to the estimated values by using Maximum likelihood estimation method (MLE) and Moment estimation method (ME).

في هذا البحث ,استعملنا طرائق مختلفة لتقدير معلمة القياس للتوزيع الاسي كمقدر الإمكان الأعظم ومقدر العزوم ومقدر بيز في ستة انواع مختلفة عندما يكون التوزيع الاولي لمعلمة القياس : توزيع لاف (Levy) وتوزيع كامبل من النوع الثاني وتوزيع معكوس مربع كاي وتوزيع معكوس كاما وتوزيع غير الملائم (Improper) وتوزيع Non-informative وفقا لدالة خسارة EL-Sayyad. استعمل اسلوب المحاكاة في مقارنة اداء كل مقدر, بافتراض عدة حالات لمعلمة القياس للتوزيع الاسي استعملت لتوليد البيانات ولاحجام مختلفة من العينات (صغيرة, متوسطة, كبيرة). وقد اظهرت نتائج المحاكاة بان طريقة بيز الافضل عندما يكون التوزيع الاولي لـ التوزيع غير الملائم (Improper) عند قيم معلمتي التوزيع الاولي (a=9, b=1) ,ولقيم معلمتي دالة خسارة EL-Sayyad عندما تكون القيمة الحقيقة لوتوزيع Non-informative عند قيمة معلمة التوزيع الاولي (c=8) ,ولقيم معلمتي دالة خسارة EL-Sayyad عندما تكون القيمة الحقيقة لـ.وكذلك توزيع Non-informative عند قيمة معلمة التوزيع الاولي (c=8) ,ولقيم معلمتي دالة خسارة EL-Sayyad عندما تكون القيمة الحقيقة لـ , وفقا لمقياس اقل قيمة متوسط مربع الاخطاء (MSE) لكل احجام العينات , مقارنة بنفس القيم المستحصلة بطريقتي .MLE و ME


Article
A comparison between Bayesian Method and Full Maximum Likelihood to estimate Poisson regression model hierarchy and its application to the maternal deaths in Baghdad
مقارنة بين طريقة بيز وطريقة الإمكان الأعظم الكاملة لتقدير أنموذج إنحدار بواسون الهرمي وتطبيقها على وفيات الأمهات في بغداد

Authors: لمياء محمد علي --- ايثار حسين جواد
Journal: journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية ISSN: 2227 703X / 2518 5764 Year: 2017 Volume: 23 Issue: 101 Pages: 504-523
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Abstract: This research aims to compare Bayesian Method and Full Maximum Likelihood to estimate hierarchical Poisson regression model.The comparison was done by simulation using different sample sizes (n = 30, 60, 120) and different Frequencies (r = 1000, 5000) for the experiments as was the adoption of the Mean Square Error to compare the preference estimation methods and then choose the best way to appreciate model and concluded that hierarchical Poisson regression model that has been appreciated Full Maximum Likelihood Full Maximum Likelihood with sample size (n = 30) is the best to represent the maternal mortality data after it has been reliance value parameter to the distribution obtained through a program of (easy fit) (μ = 3.9167 ), and then we take the hypothetical values for this one smaller parameter (μ = 2.50) greater than the other (μ = 4.50) so as to obtain more accurate results, so it has been applied to real data that have been obtained from the Ministry of Health where he was recording the number of deaths mothers over five years and on a quarterly basis, were three circles healthier choice in Baghdad, since the validity of each circle represents the total will be so (20) watch for each group and the total aggregate Views will be (60).

المستخلص يهدف هذا البحث الى مقارنة طريقة بيز (Bayesian Method) وطريقة الإمكان الأعظم الكاملة (Full Maximum Likelihood) لتقدير أنموذج إنحدار بواسون الهرمي . تمت المقارنه من خلال اسلوب المحاكاة وبإستعمال أحجام عينات مختلفة (n=30 , 60 , 120) وتكرارت مختلفة (r=1000 , 5000) للتجارب إذ تم إعتماد معيار متوسط مربعات الخطأ (Mean Square Error) للمقارنة بين أفضلية طرائق التقدير ومن ثم إختيار أفضل طريقة لتقدير الأنموذج وتوصلنا الى ان أنموذج بواسون الهرمي الذي تم تقديره بطريقة الإمكان الأعظم الكاملة وبحجم عينة (n=30) هو الأفضل لتمثيل بيانات وفيات الأمهات وذلك بعد ان تم عتماد قيمة معلمة التوزيع التي حصلنا عليها من خلال برنامج الـ(easy fit) ( ) ، ومن ثم أخذنا قيمتين افتراضية لهذه المعلمة إحداهما أصغر منها ( ) والأخرى أكبر منها ( ) وذلك للحصول على نتائج أكثر دقة ، لذا تم تطبيقه على البيانات الحقيقية التي تم الحصول عليها من وزارة الصحة حيث تم تسجيل عدد وفيات الأمهات على مدى خمس سنوات وبشكل فصلي ، وتم إختيار ثلاث دوائر صحه في بغداد ، إذ ان كل دائرة صحه تمثل مجموعه لذا ستكون (20) مشاهده لكل مجموعه وان مجموع المشاهدات الكلي سيكون (60) .

Keywords

Maternal Mortality --- Hierarchical Poisson Regression Model --- Full Maximum likelihood --- Bayesian Method . --- المستخلص يهدف هذا البحث الى مقارنة طريقة بيز Bayesian Method --- وطريقة الإمكان الأعظم الكاملة Full Maximum Likelihood --- لتقدير أنموذج إنحدار بواسون الهرمي . تمت المقارنه من خلال اسلوب المحاكاة وبإستعمال أحجام عينات مختلفة n=30 --- 60 --- 120 --- وتكرارت مختلفة r=1000 --- 5000 --- للتجارب إذ تم إعتماد معيار متوسط مربعات الخطأ Mean Square Error --- للمقارنة بين أفضلية طرائق التقدير ومن ثم إختيار أفضل طريقة لتقدير الأنموذج وتوصلنا الى ان أنموذج بواسون الهرمي الذي تم تقديره بطريقة الإمكان الأعظم الكاملة وبحجم عينة n=30 --- هو الأفضل لتمثيل بيانات وفيات الأمهات وذلك بعد ان تم عتماد قيمة معلمة التوزيع التي حصلنا عليها من خلال برنامج الـeasy fit --- ، ومن ثم أخذنا قيمتين افتراضية لهذه المعلمة إحداهما أصغر منها --- والأخرى أكبر منها --- وذلك للحصول على نتائج أكثر دقة ، لذا تم تطبيقه على البيانات الحقيقية التي تم الحصول عليها من وزارة الصحة حيث تم تسجيل عدد وفيات الأمهات على مدى خمس سنوات وبشكل فصلي ، وتم إختيار ثلاث دوائر صحه في بغداد ، إذ ان كل دائرة صحه تمثل مجموعه لذا ستكون 20 --- مشاهده لكل مجموعه وان مجموع المشاهدات الكلي سيكون 60 --- .

Listing 11 - 16 of 16 << page
of 2
>>
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (16)


Language

English (8)

Arabic and English (6)

Arabic (2)


Year
From To Submit

2019 (5)

2018 (5)

2017 (4)

2016 (2)