research centers


Search results: Found 3

Listing 1 - 3 of 3
Sort by

Article
Semi- Minimax Estimations on the Exponential Distribution Under Symmetric and Asymmetric Loss Functions
تقديرات Semi-minimaxللتوزيع اﻷسي تحت دوال خسارة متناظرة وغير متناظرة

Author: Nadia, J. Al-Obedy نادية جعفر العبيدي
Journal: Al-Rafidain University College For Sciences مجلة كلية الرافدين الجامعة للعلوم ISSN: 16816870 Year: 2015 Issue: 36 Pages: 245-270
Publisher: Rafidain University College كلية الرافدين الجامعة

Loading...
Loading...
Abstract

In this paper the semi-minimax estimators of the scale parameter of the exponential distribution are presented by applying the theorem of Lehmann under symmetric (quadratic) loss function and asymmetric (entropy, mlinex , precautionary) loss functions .The results of comparison between these estimators are compared empirically using Monte-Carlo simulation study with respect to the mean square error(MSE) and the mean percentage error(MPE). In general, the results showed that the semi-minimax estimator under quadratic loss function is the best estimator by MSE and MPE for all sample sizes. We can notice that, when the values of the parameters β ,θ increasing the semi-minimax estimator under quadratic loss function is the best estimator by MSE while comparison by MPE showed that the semi-minimax estimator under mlinex loss function when the value of c positive is the best, but they both get worse as α ,θ increases. Also the results showed that when α, β together increase the semi-minimax estimator under entropy loss function is the best by MSE while by MPE the semi-minimax estimator under precautionary loss function is the best estimator.

في هذا البحث تم إيجاد مقدرات semi-minimax لمعلمة القياس للتوزيع الآسي بتطبيق مبرهنة Lehmann باستخدام دوال خسارة متناظرة وغير متناظرة . وان نتائج المقارنة بين هذه المقدرات وجدت تجريبيا وباستخدام دراسة المحاكاة وبالاعتماد على متوسط مربعات الخطأ ومتوسط الخطأ النسبي. أظهرت النتائج وبصورة عامة إن مقدر semi-minimax تحت دالة الخسارة المتناظرة quadratic كان الأفضل تبعا إلى MSE وMPE ولكافة إحجام العينة وتبين انه في حالة زيادة قيم المعالم β ,θ كان مقدر semi-minimax تحت دالة الخسارة المتناظرة quadratic هو الأفضل وفقا إلى MSE إما بالنسبة إلى MPEفان المقدر تحت دالة الخسارة mlinex عندما قيمة c موجبة هو الأفضل بينما يحصل العكس في حالة زيادة قيم المعالم α,θ كما أظهرت النتائج في حالة زيادة قيم المعالم α,β سوية كان المقدر تحت دالة الخسارة الغير متناظرة entropy هو الأفضل وفقا إلى MSE, إما وفقا إلى MPEفان المقدر تحت دالة الخسارة precautionary كان هو الأفضل.


Article
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

Authors: 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: 2017 Volume: 23 Issue: 99 Pages: 1-31
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
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) .


Article
Minimax and Semi-Minimax Estimators for the Parameter of the Inverted Exponential Distribution under Quadratic and Precautionary Loss Functions
مقدرات صغرى الكبريات وشبه صغرى الكبريات لمعلمة التوزيع الاسي المعكوس بدالتي الخسارة التربيعية والوقائية

Authors: Nadia H. Al-Noor نادية هاشم النور --- Suzan F. Bawi سوزان فرمان باوي
Journal: Albahir journal مجلة الباهر ISSN: 23125721 Year: 2017 Volume: 5 Issue: 9+10 Pages: 31-44
Publisher: AL-Abbas Holy Shrine العتبة العباسية المقدسة

Loading...
Loading...
Abstract

This paper is concerned with the problem of finding the mini max furthermoresemi-mini max estimators for the scale parameter of the inverted exponentialdistribution(IED) in the direction of applying the theorem of Lehmann correspondingto non-informative and informative prior distributions under symmetric «quadratic»and asymmetric «precautionary» loss functions. The performance of the obtainedestimators have been compared empirically through simulation experiment withrespect to their mean square errors and mean absolute percentage errors.

الكبريات لمعلمة القياس ￯ الكبريات وشبه صغر ￯ ركز هذا البحث على مسألة ايجاد مقدرات صغرمن خلال تطبيق نظرية ليمان بالتوافق مع التوزيعات الاولية (المسبقة) (IED) للتوزيع الاسي المعكوسالمعلوماتية وغير المعلوماتية بدالتي الخسارة التربيعية المتماثلة والوقائية غير المتماثلة. وقد تم مقارنة اداءالمقدرات تجريبي ً ا من خلال دراسة محاكاة استنادا الى متوسط مربعات الخطأ ومتوسط الخطأ النسبي المطلق.

Listing 1 - 3 of 3
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (3)


Language

English (3)


Year
From To Submit

2017 (2)

2015 (1)