research centers


Search results: Found 10

Listing 1 - 10 of 10
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
Proposed Entropy Loss function and application to find Bayesian estimator for Exponential distribution parameter
دالة خسارة انتروبية مقترحة وتطبيقها لإيجاد مقدر بيز لمعلمة التوزيع الآسي

Authors: صفوان ناظم راشد العكاش --- ريا سالم محمد الرسام
Journal: journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية ISSN: 2227 703X / 2518 5764 Year: 2017 Volume: 23 Issue: 97 Pages: 438-452
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

The aim of this paper to find Bayes estimator under new loss function assemble between symmetric and asymmetric loss functions, namely, proposed entropy loss function, where this function that merge between entropy loss function and the squared Log error Loss function, which is quite asymmetric in nature. then comparison a the Bayes estimators of exponential distribution under the proposed function, whoever, loss functions ingredient for the proposed function the using a standard mean square error (MSE) and Bias quantity (Mbias), where the generation of the random data using the simulation for estimate exponential distribution parameters different sample sizes (n=10,50,100) and (N=1000), taking initial values for the parameters and initial value b, to get to estimator balanced add between two loss function ,moreover, the optimal sample size determination under proposed entropy loss function.

يهدف هذا البحث إلى إيجاد مقدر بيز تحت دالة خسارة جديدة تجمع بين دالة خسارة متماثلة وأخرى غير متماثلة أطلق عليها دالة الخسارة الانتروبية المقترحة حيث أن هذه الدالة تمثل دمج بين دالة الخسارة الانتروبية ودالة خسارة الخطأ اللوغاريتمي التربيعي وهي غير متماثلة بطبيعتها. وتمت مقارنة مقدرات بيز للتوزيع الآسي تحت الدالة المقترحة وكل من دوال الخسارة المكونة للدالة المقترحة باستخدام معيار متوسط الخطأ التربيعي (MSE) ومقدار التحيز (Mbias) اذ تم توليد بيانات عشوائية باستخدام المحاكاة لغرض تقدير معلمات توزيع الآسي وبأحجام مختلفة (n=10,50,100) وبتكرار قدره N=1000 مع اخذ قيم أولية للمعلمتين وقيمة أولية لـ b لتوصلنا الى مقدر متوازن يجمع بين دالتين خسارة فضلاً عن تحديد حجم العينة الأمثل باستخدام أسلوب بيز وتحت دالة الخسارة الانتروبية المقترحة.


Article
Bayesian Estimation of Weibull distribution parameters and determine optimal sample size under Non-Linear exponential Loss function (NLINEX) with Application
تقدير بيز لمعلمتي توزيع ويبل وتحديد حجم العينة الأمثل تحت دالة خسارة أسية لاخطية (NLINIEX) مع التطبيق

Loading...
Loading...
Abstract

This paper interested to Bayesian estimation of Weibull distribution parameters under Non-Linear exponential Loss function which proposed by Saiful Islam,Roy and Ali,2004 in the state of informative (Conjugate Prior) when the shape parameter is known and two parameters are unknown with determine optimal sample size from two cases, where the generation of the random data using the simulation for estimate Weibull distribution parameters in first case under the same distribution from different sample sizes (n=10,50,100) and (N=1000), taking initial values for the parameters and initial value b, in addition to taking real data that follow this distribution, to get to estimator balancedadd between two loss function with determine optimal sample size.

اهتم هذا البحث بتقدير بيز لمعلمتي توزيع ويبل وتحت دالة خسارة آسية لاخطية (NLINIEX) غير المتماثلة المقترحة من قبل (Saiful Islam,Roy and Ali,2004) في حالة توفر معلومات مسبقة للتوزيع السابق المرافق لـ (Conjugate Prior)عندما تكون معلمة الشكل (Shape Parameter) معلومة وكذلك عندما تكون كلتا معلمتي التوزيع غير معلومة مع تحديد حجم العينة الأمثل للحالتين، إذ تم توليد بيانات عشوائية باستخدام المحاكاة لغرض تقدير معلمات توزيع ويبل في الحالة الأولى تحت نفس التوزيع وبأحجام مختلفة (n=10,50,100) وبتكرار قدره N=1000 مع أخذ قيم أولية للمعلمتين وقيمة أولية لـ bفضلا" عنأخذ بيانات حقيقية تتبع هذا التوزيع لتوصلنا الى مقدر متوازن يجمع بين دالتين خسارة مع تحديد حجم عينة الأمثل.


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
Comparing Between Some Methods for Estimating Reliability Function of Gamma Distribution
مقارنة بين بعض طرائق تقدير المعولية لأنموذج كاما

Loading...
Loading...
Abstract

This research has studied some different estimation methods for estimation the reliability function for the two parameter Gamma distribution. The methods are: Maximum likelihood Estimator Method (MLE), Standard Bayesian Method (SB), Pitman Method (P), and two suggested mixture methods for estimation; the first Mixture Method between Maximum Likelihood Estimator Method and Pitman Method (MIX I), and the second Mixture Method between Standard Bayesian Method and Pitman Method (MIX II).Comparison between the estimation methods of estimating the reliability function has been made using two important statistical measures: Integral Mean Square Error (IMSE) and the Integral Mean Absolute Percentage Error (IMAPE), to find the best method through Monte Carlo simulation. Simulation examples are worked out, where the generation of random data, depending on the different sample sizes and run size (L=1000). The second suggested method (Mix II) and (MLE) method were found to be the best methods for estimation the reliability function.

فـي هـذا البحث تـم تقديـر معلمــة القياس ودالـة المعوليـة لتوزيع كاما ذي المعلمتين وهو أحد نماذج الفشل الشائعة في حقل المعولية واختبارات الحياة، تَركّزَ هذا البحث على المقارنة ما بين بعض طرائق التقدير المعروفة (طريقة الاحتمالالأعظم (MLE) وطريقة البيز القياسية (SB)، طريقة بيتمان (P) وطريقتين الخلط mixture)).الطريقة الأولى سُميَت (MIX I) بين طريقة الاحتمال الأعظم وطريقة بيتمان، والطريقة الثانية سُميَت (MIX II)بين طريقة البيز القياسية وطريقة بيتمان.لمعلمة القياس ودالة المعولية له.إن منهجية البحث تعتمد على دراسة نظرية فقد تم اشتقاق طرائق التقدير الاعتيادية والبيزية وبشكل تفصيلي للتوصل إلى صيغ مقدّرات هذه الطرائق وصيغ مقدّرات دالة المعولية لها. كذلك اعتمد البحث على دراسة تجريبية عن طريق تصميم عدد من تجارب المحاكاة (Simulation) باستخدام تنويعة من قيم المعلمة وحجوم العينات وكررت التجربة للحصول على تجانسٍ عالٍ وذلك لأغراض المقارنة ما بين طرائق التقدير.وقد تمَّ التوصل إلى طريقتي ( (MIX II)والإمكانالأعظم) كأفضل طريقتين بين طرائق التقدير لتقدير دالـة المعوليـة باستخدام المقياسيين الإحصائيين التاليين:- 1- متوسط مربعات الخطأ التكاملي (IMSE)Integral Mean Squared Error 2- متوسط الخطأ النسبي المطلق التكاملي(IMAPE)Integral Mean Absolute Percentage Error


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
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
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 - 10 of 10
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (10)


Language

English (5)

Arabic and English (4)

Arabic (1)


Year
From To Submit

2019 (3)

2018 (5)

2017 (1)

2013 (1)