research centers


Search results: Found 1

Listing 1 - 1 of 1
Sort by

Article
Bayes Estimators for the Parameter of the Inverted Exponential Distribution Under different Double informative priors
مقدرات بيز لمعلمة توزيع Inverted Exponential باستعمال دوال معلوماتية مضاعفه

Author: . Jinan Abbas Naser Al-obedy
Journal: journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية ISSN: 2227 703X / 2518 5764 Year: 2018 Volume: 24 Issue: 103 Pages: 18-42
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

In this paper, we present a comparison of double informative priors which are assumed for the parameter of inverted exponential distribution.To estimate the parameter of inverted exponential 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 inverted exponential distribution. Also assumed Chi-squared - Gamma distribution, Chi-squared - Erlang distribution, and- Gamma- Erlang distribution as double priors. The results are the derivations of these estimators under the squared error loss function with three different double priors. Additionally Maximum likelihood estimation method (MLE) was used to estimate the parameter of inverted exponential distribution .We used simulation technique, to compare the performance for each estimator, several cases from inverted 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 mean square errors( MSE) for all samples sizes (n) comparative to the estimated values by using MLE . According to obtained results, we see that when the double prior distribution for is Gamma- Erlang distribution for some values for the parameters a, b & given the best results according to the smallest values of mean square errors (MSE) comparative to the same values which obtained by using Maximum likelihood estimation (MLE) for the assuming true values for and for all samples sizes.

في هذا البحث , نقدم مقارنة لدوال معلوماتية مضاعفة التي تفترض لمعلمة توزيع الاسي المقلوب, لتقدير معلمة توزيع الاسي المقلوب باستعمال تقديربيز.استخدمنا نوعين مختلفين من المعلومات في طريقة تقدير بيز, اختيرت نوعين مختلفين من الدوال الاولية لمعلمة توزيع الاسي المقلوب .هنا افترضنا توزيع مربع كاي – كاما , توزيع مربع كاي- ارلنك وتوزيع كاما - ارلنك كدوال معلوماتية مضاعفه, نتائج الاشتقاقات لتلك المقدرات باستعمال دالة الخسارة التربيعية مع ثلاثة دوال معلوماتية مضاعفه. كذلك استعملنا طريقة الامكان الاعظم (MLE) لتقدير معلمة توزيع الاسي المقلوب . استعمل اسلوب المحاكاة في مقارنة اداء كل مقدر, بافتراض عدة حالات لمعلمة توزيع الاسي المقلوب استعملت لتوليد البيانات ولاحجام مختلفة من العينات (صغيرة , متوسطة , كبيرة ). وقد اظهرت نتائج المحاكاة بان طريقة بيز الافضل وفقا لمقياس اقل قيمة متوسط مربع الاخطاء (MSE) , مقارنة بطريقة الإمكان الأعظم (MLE) .وفقا للنتائج المستحصلة , نرى بانه عندما تكون الدالة المعلوماتية المضاعفة هي توزيع كاما - ارلنك عند قيم معينة لمعلمات الدالة المعلوماتية المضاعفة , اعطى نتائج افضل وفقا لاقل قيمة لـمتوسط مربعات الخطاء ( MSE) مقارنة بنفس القيم المستحصلة بطريقة الامكان الاعظم (MLE),عندما تكون القيمة الحقيقة المفترضة لـ ولكل حجوم العينات (n).

Listing 1 - 1 of 1
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (1)


Language

English (1)


Year
From To Submit

2018 (1)