research centers


Search results: Found 6

Listing 1 - 6 of 6
Sort by

Article
Minimax Estimation Of The Parameter Of The Maxwell Distribution Under Quadratic Loss Function
تقدير Minimax لمعلمة توزيع ماكسويل تحت دالة الخسارة التربيعية

Author: Huda, A. Rasheed هدى عبدالله رشيد
Journal: Al-Rafidain University College For Sciences مجلة كلية الرافدين الجامعة للعلوم ISSN: 16816870 Year: 2013 Issue: 31 Pages: 43-56
Publisher: Rafidain University College كلية الرافدين الجامعة

Loading...
Loading...
Abstract

This paper is concerned with the problem of finding the minimax estimators of the parameter θ of the Maxwell distribution (MW) for quadratic loss functions by applying the theorem of Lehmann [1950]. Through simulation study the performance of this method compared with the classical methods containing the Maximum Likelihood and moment Estimators with respect to Mean squared-errors (MSEs) .We reach to that the Minimax estimator with small positive values of c gives the best results, followed by the Maximum likelihood estimator

يهتم هذا البحث بمشكلة إيجاد مقدرات Minimax للمعلمة θ لتوزيع ماكسويل (MW) لدوال الخسارة التربيعية من خلال تطبيق نظرية Lehmann [1950]. من خلال دراسة المحاكاة تم مقارنة أداء هذه الطريقة مع الطرائق التقليدية المتضمنة تقديرات الإمكان الأعظم والعزوم بالإعتماد على متوسط مربعات الخطأ (MSEs) وقد تم التوصل إلى أن مقدر Minimax مع قيم صغيرة موجبة الى c يعطي أفضل تقدير، يليه مقدر الإمكان الأعظم.


Article
A Comparison of Bayes Estimators for the parameter of Rayleigh Distribution with Simulation
مقارنة لمقدرات بيز لمعلمة توزيع رايلي باستعمال المحاكاة

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: 106 Pages: 49-77
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Abstract A comparison of double informative and non- informative priors assumed for the parameter of Rayleigh distribution is considered. Three different sets of double priors are included, for a single unknown parameter of Rayleigh distribution. We have assumed three double priors: the square root inverted gamma (SRIG) - the natural conjugate family of priors distribution, the square root inverted gamma – the non-informative distribution, and the natural conjugate family of priors - the non-informative distribution as double priors .The data is generating form three cases from Rayleigh distribution for different samples sizes (small, medium, and large). And Bayes estimators for the parameter is derived under a squared error loss function and weighted squared error loss function) in the cases of the three different sets of prior distributions .Simulations is employed to obtain results. And determine the best estimator according to the smallest value of mean squared error and weighted mean squared error. We found that the best estimation for the parameter for all sample sizes (n) , when the double prior distribution for is SRIG - the natural conjugate family of priors distribution with values (a=5, b=0.5, =8, =0.5) and (a=8, b=1, =5, =1) for the true value of respectively .Also ,we obtained the best estimation for when the double prior distribution for is the natural conjugate family of priors-non-informative distribution with values( =0.5, =5, c=1) for the true value of ( ).

المستخلص مقارنة للتوزيعات الاولية المضاعفة مفترضة لمعلمة توزيع رايلي .تضمنة ثلاث مجاميع للتوزيعات المضاعفة للمعلمة المجهولة لتوزيع رايلي. فقد تم افتراض ثلاثة توزيعات اولية مضاعفة : توزيع الجذرالتربيعي لمعكوس كاما (SRIG)- الاولي العائلة المرافقة الطبيعية , توزيع الجذرالتربيعي لمعكوس كاما (SRIG)- التوزيع غير المعلوماتي , توزيع العائلة المرافقة الطبيعية - التوزيع غير المعلوماتي, كدوال معلوماتية مضاعفه. البيانات ولدت من ثلاثة حالات لتوزيع رايلي لحجوم مختلفة من العينات ( الصغيرة والمتوسطة والكبيرة ) . وتم اشتقاق مقدرات بيز للمعلمة باستعمال دالة الخسارة التربيعية والدالة التربيعية الموزونه مع ثلاثة دوال معلوماتية مضاعفة. استعملت المحاكاة للحصول على نتائج هذا البحث. وتحديد افضل مقدر وفقا لاقل قيمة لمعيار متوسط مربعات الخطأ ومتوسط مربعات الخطأ الموزونة. وجدنا بان افضل تقدير للمعلمة لكل حجوم العينات , عندما يكون التوزيع الاولي المضاعف توزيع الجذرالتربيعي لمعكوس كاما (SRIG)- الاولي العائلة المرافقة الطبيعية عند القيم و للقيمتين الحقيقية للمعلمة وعلى التوالي . كذلك حصلنا على افضل تقدير لـ عندما يكون التوزيع الاولي المضاعف توزيع العائلة المرافقة الطبيعية - التوزيع غير المعلوماتي عند القيم للقيمة الحقيقية .


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).


Article
مقارنة مقدرات بيز للمعولية في التوزيع الاسي
Comparison Bayes Estimators of Reliability in the Exponential Distribution

Author: جنان عباس ناصر العبيدي
Journal: journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية ISSN: 2227 703X / 2518 5764 Year: 2018 Volume: 24 Issue: 104 Pages: 1-36
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

We produced a study in Estimation for Reliability of the Exponential distribution based on the Bayesian approach. These estimates are derived using Bayesian approaches. In the Bayesian approach, the parameter of the Exponential distribution is assumed to be random variable .we derived bayes estimators of reliability under four types when the prior distribution for the scale parameter of the Exponential distribution is: Inverse Chi-square distribution, Inverted Gamma distribution, improper distribution, Non-informative distribution. And estimators for Reliability is obtained using the well known squared error loss function and weighted squared errors loss function. We used simulation technique, to compare the resultant estimators in terms of their mean squared errors (MSE), mean weighted squared errors (MWSE).Several cases assumed for the parameter of the exponential distribution for data generating, of different samples sizes (small, medium, and large). The results were obtained by using simulation technique, Programs written using MATLAB-R2008a program were used. In general, Simulation results shown that the resultant estimators in terms of their mean squared errors (MSE) is better than the resultant estimators in terms of their mean weighted squared errors (MWSE).According to the our criteria is the best estimator that gives the smallest value of MSE or MWSE . For example bayes estimation is the best when the prior distribution for the scale parameter is improper and Non-informative distributions according to the smallest value of MSE comparative to the values of MWSE for all samples sizes at some of true value of t and .

اعددنا دراسة في تقدير دالة المعولية للتوزيع الاسي بالاعتماد على اسلوب بيز. ذ اشتقت تلك المقدرات باستعمال اسلوب بيز. في اسلوب بيز , معلمة التوزيع الاسي تفترض كمتغير عشوائي . تم اشتقاق مقدرات بيز للمعولية باستعمال اربعة انواع ,عندما يكون التوزيع الاولي لمعلمة القياس للتوزيع الاسي : توزيع معكوس مربع كاي وتوزيع معكوس كاما وتوزيع غير الملائم (Improper) وتوزيع Non-informative. استحصلت باستعمال دالة الخسارة لمربع الاخطاء الشائعة الاستعمال ودالة الخسارة لمربع الاخطاء الموزونة.استعمل اسلوب المحاكاة لمقارنه المقدرات الناتجة بدلالة متوسطة مربعات الاخطاء (MSE) ومتوسط مربعات الاخطاء الموزونة (MWSE).افترضنا عدة حالات لمعلمة للتوزيع الاسي لتوليد البيانات ولاحجام مختلفة من العينات ( صغيرة , متوسطة , كبيرة). استحصلت النتائج باستخدام أسلوب المحاكاة,بكتابة برامج باستخدام MATLAB-R2008a. عموما تبين من نتائج المحاكاة , بان المقدرات الناتجة بدلالة متوسطة مربعات الاخطاء (MSE) تكون افضل من المقدرات الناتجة بدلالة متوسط مربعات الاخطاء الموزونة (MWSE), وفقا لمعيارنا يكون افضل مقدر هو المقدر الذي يعطي اقل قيمة لـ MSE او MWSE . فمثلا مقدربيز يكون افضل عندما يكون التوزيع الاولي المفترض لمعلمة القياس هو التوزيع غير الملائم (Improper) وكذلك توزيع non-informative وفقا لاقل القيم لـ MSE مقارنة بقيم MWSE لكل احجام العينات عند بعض القيم الحقيقية المفترضة لـ ( ( t ولـ


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
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.

Listing 1 - 6 of 6
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (6)


Language

English (5)

Arabic and English (1)


Year
From To Submit

2019 (2)

2018 (3)

2013 (1)