research centers


Search results: Found 3

Listing 1 - 3 of 3
Sort by

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
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
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 - 3 of 3
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (3)


Language

Arabic (1)

Arabic and English (1)

English (1)


Year
From To Submit

2019 (1)

2016 (2)