research centers


Search results: Found 6

Listing 1 - 6 of 6
Sort by

Article
One Significance Test Estimator for the Shape Parameter of Generalized Rayleigh Distribution

Author: Abbas Najim Salman
Journal: Journal of Al-Qadisiyah for Computer Science and Mathematics مجلة القادسية لعلوم الحاسوب والرياضيات ISSN: 20740204 / 25213504 Year: 2011 Volume: 3 Issue: 2 Pages: 1-8
Publisher: Al-Qadisiyah University جامعة القادسية

Loading...
Loading...
Abstract

This paper is concerned with preliminary test single stage Shrinkage estimator for the unknown shape parameter () of two parameter generalized Rayleigh (GR) distribution with known scale parameter (), when a prior knowledge about the shape parameter () is available as initial value (0), using shrinkage weight factor () and pretest region R. This prior knowledge about unknown parameter may be obtaind from past experiences or from a quaintance with similar situation. Expression for the Bias, Mean squared error [MSE] and Relative Efficiency [R.Eff()] for the proposed estimator are derived. Numerical results and conclusions of mentioned expressions are carried out to assess the effects of the considered estimator and to illustrate these results. Tables of these numerical results are demonstrated. Comparisons between introduced estimator with respect to classical estimator and with some existing studies in the sense of mean suqared error or Relative Efficiency are performed.

Keywords


Article
Pre-Test Single and Double Stage Shrunken Estimators for the Mean of Normal Distribution with Known Variance
مقدرات الاختبار الأولي المقلصة ذات المرحلة الواحدة والمرحلتين لمتوسط التوزيع الطبيعي عندما يكون التباين معلوما

Author: Abbas Najim Salman عباس نجم سلمان
Journal: Baghdad Science Journal مجلة بغداد للعلوم ISSN: 20788665 24117986 Year: 2010 Volume: 7 Issue: 4 Pages: 1432-1441
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

This paper is concerned with pre-test single and double stage shrunken estimators for the mean () of normal distribution when a prior estimate (0) of the actule value () is available, using specifying shrinkage weight factors () as well as pre-test region (R). Expressions for the Bias [B()], mean squared error [MSE()], Efficiency [EFF()] and Expected sample size [E(n/)] of proposed estimators are derived. Numerical results and conclusions are drawn about selection different constants included in these expressions. Comparisons between suggested estimators, with respect to classical estimators in the sense of Bias and Relative Efficiency, are given. Furthermore, comparisons with the earlier existing works are drawn.

يتعلق موضوع هذا البحث بمقدرات الاختبار الأولي المقلصة ذات المرحلة الواحدة والمرحلتين لمتوسط التوزيع الطبيعي () عندما يكون التباين معلوما ً وعند توافر المعلومات المسبقة (0) حول القيمة الحقيقية ()، باستخدام دالة تقلص موزونة () فضلا عن مجال الاختبار الاولي (R). أشتقت معادلات التحيز [B()]، متوسط مربعات الخطأ [MSE()] ،الكفاءة [Eff()]، حجم العينة المتوقع ] [E(n/) للمقدرات المقترحة. اعطيت بعض الاستنتاجات والنتائج العددية الخاصة بالمعادلات السابقة من خلال اختيار بعض القيم للثوابت المتضمنة فيها. أجريت بعض المقارنات للمقدرات المقترحة مع المقدرات الكلاسيكية وبعض البحوث المنجزة حديثا ً لبيان فائدة وأفضلية المقدرات المقترحة.


Article
On Jeffery Prior Distribution in Modified Double Stage Shrinkage-Bayesian Estimator for Exponential Mean

Authors: Abbas Najim Salman --- Assel Hussein Ali --- Maha A. Mohammed
Journal: Journal of Kufa for Mathematics and Computer مجلة الكوفة للرياضيات والحاسوب ISSN: 11712076 Year: 2012 Volume: 1 Issue: 6 Pages: 29-41
Publisher: University of Kufa جامعة الكوفة

Loading...
Loading...
Abstract

This paper is concerned with ModifiedDouble Stage Shrinkage Bayesian (DSSB)Estimator for lowering the mean squared error ofclassical estimator ˆq for the scale parameter (q)of an Exponential Distribution in suitable region(R) around available prior knowledge (q0) aboutthe actual value (q) as initial estimate as well asto reduce the cost of observation. In situationwhere the observations are time consuming orvery costly, a “Double Stage procedure “can beused to reduce the Expected Sample Size neededto obtain the estimator.This estimator has beenshowing a smaller Mean Squared Error forcertain choice of the shrinkage weight factor y(×)and for acceptance region R.Expressions for Bias, Mean Square Error(MSE), Expected sample size [E(n/q,R)],Expected sample size proportion[E(n/q,R)/n], probability for avoiding thesecond sample 1[p(qˆ Î R)] and percentageof overall sample saved 21n ˆ [ p( R) 100]nq Î * forthe proposed estimator are derived.Numerical results and discussions areestablished when the consider estimator(DSSB) are testimator of level ofsignificance a.Comparisons with theclassical estimator as well as with someexisting studies were made to shown theusefulness of the proposed estimator

Keywords


Article
Double Stage Shrinkage Estimator in Pareto Distribution
مُقدر التقلص ذو المرحلتين في توزيع باريتو

Authors: Maha A. Mohammed --- Suha Taleb Abdul Rahman --- Abbas Najim Salman
Journal: journal of the college of basic education مجلة كلية التربية الاساسية ISSN: 18157467(print) 27068536(online) Year: 2012 Volume: 18 Issue: 74 / ملحق Pages: 23-34
Publisher: Al-Mustansyriah University الجامعة المستنصرية

Loading...
Loading...
Abstract

This paper proposes using preliminary test double stage shrinkage estimator (PTDSSE) for estimating the shape parameter () of Pareto distribution when the scale parameter equal to the smallest loss in a region (R) around available prior knowledge (0) about the actual value () as initial estimator as well as to reduce the mean squared error and the cost of experimentations. In situation where the experimentation time consuming and sample cost are very costly and expensive a double stage procedure can be used to reduce the expected sample size which are needed to obtain the estimator which minimize these costs. This estimator is shown to have smaller mean squared error for certain choice of the shrinkage weight factor () and for acceptance suitable region (R). Expressions for Bias B(), Mean Square Error (MSE), Relative Efficiency [R.Eff()], Expected sample size [E(n/,R)], Expected sample size proportion [E(n/,R)/n], probability for avoiding the second sample saved for the proposed estimator are derived. Numerical results and conclusions are established when the consider estimator (PTDSSE) are testimator of level of significance . Comparisons between the proposed estimator with the classical and the existing estimators were curried out to show the usefulness of the proposed estimator.

يقترح هذا البحث استخدام مقدر الاختبار الاولي المقلص ذو المرحلتين (PTDSSE) لتقدير معلمة الشكل () لتوزيع باريتو، عندما تكون لمعلمة القياس أقل قيمة في المنطقة (R) حول المعلومات المسبقة (0) المتوفرة حول المعلمة الحقيقية () بشكل تقدير ابتدائي، لتقليل متوسط مربعات الخطأ وتقليل كلفة المعاينة في التجارب. عندما يكون استهلاك الوقت أو كلفة المعاينة في التجارب عال ٍ جدا ً فان طريقة التقلص ذات المرحلتين تكون مناسبة للحصول على مقدر يقلل من حجم العينة المتوقع وبالتالي التقليل من هذه الكلف. ومن خواص هذا المقدر ايضا ً انه ذو متوسط مربعات خطأ (MSE) صغير خصوصا ً عند اختيار عامل تقلص موزون () ومنطقة قبول Rبشكل مناسب. اشتقت معادلات التحيز، متوسط مربعات الخطأ (MSE)،الكفاءة النسبية [R.Eff()]، حجم العينة المتوقع [E(n/,R)]، حجم العينة المتوقع النسبي [E(n/,R)/n]، احتمالية تجنب العينة الثانية ونسبة الادخار الكلي المئوية للعينة للمقدر المقترح (DSSE). أعطيت النتائج العددية والاستنتاجات الخاصة بالمقدر المقترح (PTDSSE) عندما يكون المقدر المقترح هو مقدر الاختبار الأولي بمستوى معنوية . اجريت المقارنات مع المقدر الكلاسيكي وبعض المقدرات المقترحة في الدراسات الاخيرة لبيان فائدة المقدر المقترح.


Article
On Significance Testimator in Pareto Distribution Via Shrinkage Technique
مُقدر الاختبار المعنوي في توزيع باريتو باستخدام طريقة التقلص

Authors: Maha Abdul Jabbar Mohammad --- Adel Abdul Kadhim Hussein --- Abbas Najim Salman
Journal: Journal of College of Education مجلة كلية التربية ISSN: 18120380 Year: 2012 Issue: 1 Pages: 95-103
Publisher: Al-Mustansyriah University الجامعة المستنصرية

Loading...
Loading...
Abstract

In this paper, preliminary test Shrinkage estimator have been considered for estimating the shape parameter  of pareto distribution when the scale parameter equal to the smallest loss and when a prior estimate 0 of  is available as initial value from the past experiences or from quaintance cases. The proposed estimator is shown to have a smaller mean squared error in a region around 0 when comparison with usual and existing estimators.

في هذا البحث، تم دراسة مقدر الاختبار الأولي المقلص لتقدير معلمة الشكل  في توزيع باريتو عند توافر معلومات مسبقة 0 حول المعلمة الحقيقية  بشكل قيمة ابتدائية المتأتيه من الخبرات السابقة او الحالات المشابهه وعندما تكون معلمة القياس k اقل قيمة ممكنه. بين البحث ان المقدر المقترح ذو متوسط مربعات خطأ قليل وخصوصا ً في المنطقة حول 0 وذلك عند مقارنته مع المقدرات الاعتيادية والموجودة.


Article
An Efficient Single Stage Shrinkage Estimator for the Scale parameter of Inverted Gamma Distribution
مقدر التخلص ذي المرحله الواحده الكفؤ لمعلمة قياس توزيع معكوس كَاما

Loading...
Loading...
Abstract

The present paper agrees with estimation of scale parameter θ of the Inverted Gamma (IG) Distribution when the shape parameter α is known (α=1), bypreliminarytestsinglestage shrinkage estimators using suitable shrinkage weight factor and region. The expressions for the Bias, Mean Squared Error [MSE] for the proposed estimators are derived. Comparisons between the considered estimator with the usual estimator (MLE) and with the existing estimator are performed .The results are presented in attached tables.

يتعامل هذا البحث مع تقدير معلمةالقياس θ لتوزيع معكوس كَاما ذي المعلمتين عندما تكون معلمة الشكل∝ معلومة وتساوي 1 بطريقة مقدر الاختبار الأولي المتقلص ذي المرحلة الواحدة (SSSE) وذلك باستعمال عامل وزن ومجال مناسب.أشتقت معادلات التحيز, متوسطمربعات الخطأ (MSE) المقدر المقترح . وأجريت مقارنات بين المقدر المقترح مع المقدر الكلاسيكي (MLE) ومع المقدرات الموجودة التي انجزت وتم عرض هذة النتائج في الجداول المرفقة.

Listing 1 - 6 of 6
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (6)


Language

English (4)

Arabic (1)

Arabic and English (1)


Year
From To Submit

2017 (1)

2012 (3)

2011 (1)

2010 (1)