research centers


Search results: Found 7

Listing 1 - 7 of 7
Sort by

Article
Comparing Between Shrinkage &Maximum likelihood Method For Estimation Parameters &Reliability Function With 3- Parameter Weibull Distribution By Using Simulation
مقارنة بين طريقة التقلص وطريقة الإمكان الأعظم لتقدير المعلمات ودالة المعولية لتوزيع ويبل بثلاثة معلمات باستخدام المحاكاة

Authors: صباح هادي الجاسم --- فراس صدام عبد
Journal: journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية ISSN: 2227 703X / 2518 5764 Year: 2013 Volume: 19 Issue: 73 Pages: 414-429
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

The 3-parameter Weibull distribution is used as a model for failure since this distribution is proper when the failure rate somewhat high in starting operation and these rates will be decreased with increasing time .In practical side a comparison was made between (Shrinkage and Maximum likelihood) Estimators for parameter and reliability function using simulation , we conclude that the Shrinkage estimators for parameters are better than maximum likelihood estimators but the maximum likelihood estimator for reliability function is the better using statistical measures (MAPE)and (MSE) and for different sample sizes .Note:- ns : small sample ; nm=median sample ; nl=large sample.

في هذا البحث تم استعمال توزيع ويبل بثلاثة معلمات هي معلمة الشكل ، معلمة القياس ومعلمة الموقع .أن هذا التوزيع يعتبر من توزيعات الفشل الملائمة عندما تكون معدلات الفشل عاليه نسبياً في بداية تشكيل المكائن ومن ثم تبدأ هذه المعدلات بالتناقص تدريجياً بزيادة الزمن.أما بالنسبة للجانب الرئيسي من هذا البحث وهو الجانب التجريبي ، فقد تم في هذا الجانب أجراء مقارنه بين مقدرات طريقة التقلص(Shrinkage Method) وطريقة الإمكان الأعظم(Maximum likelihood Method) لمعلمات ودالة المعوليه لهذا التوزيع باستعمال المقياسين الإحصائيين (MSE) و(MAPE) وذلك بعد أن تم توظيف طريقة (Monte – Carlo) مونت-كارلو للمحاكاة ،علماً بأن حجوم العينات المستعملة والملائمة لطبيعة البحوث من هذا النوع هي العينة الصغيرة n=20,30)) ، والعينة المتوسطة (n=50) والعينة الكبيرة (n=100)، ولقد تم التوصل في هذا البحث الى أفضلية طريقة التقلص لتقدير المعلمات في حين كانت الافضليه لطريقة الإمكان الأعظم لتقدير دالة المعوليه .


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
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
مقارنة نماذج الانحدار اللوجستي الشرطية مع التأثيرات الثابتة والمختلطة في حالة البيانات الطولية

Authors: يوسف خليل الخفاجي --- انتصار عريبي فدعم
Journal: journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية ISSN: 2227 703X / 2518 5764 Year: 2017 Volume: 23 Issue: 98 Pages: 406-429
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

ABSTRACT Mixed-effects conditional logistic regression is evidently more effective in the study of qualitative differences in longitudinal pollution data as well as their implications on heterogeneous subgroups. This study seeks that conditional logistic regression is a robust evaluation method for environmental studies, thru the analysis of environment pollution as a function of oil production and environmental factors. Consequently, it has been established theoretically that the primary objective of model selection in this research is to identify the candidate model that is optimal for the conditional design. The candidate model should achieve generalizability, goodness-of-fit, parsimony and establish equilibrium between bias and variability. In the practical sphere it is however more realistic to capture the most significant parameters of the research design through the best fitted candidate model for this research. Simulation studies demonstrate that the mixed-effects conditional logistic regression is more accurate for pollution studies, with fixed-effects conditional logistic regression models potentially generating flawed conclusions. This is because mixed-effects conditional logistic regression provides detailed insights on clusters that were largely overlooked by fixed-effects conditional logistic regression

المستخلص:من الواضح أن الانحدار اللوجستي الشرطي مختلط التأثيرات أكثر فعالية في دراسة الاختلافات النوعية في بيانات التلوث الطولية، فضلاً عن آثارها المترتبة على مجموعات فرعية غير متجانسة. حيث يثبت هذا البحث أن الانحدار اللوجستي الشرطي هو طريقة تقييم حصينة للدراسات البيئية، من خلال تحليل تلوث البيئة كدالة لإنتاج النفط والعوامل البيئية. ونتيجة لذلك، فقد ثبت من الناحية النظرية أن الهدف الأساسي لاختيار النموذج في هذا البحث هو تحديد نموذج مرشح ليكون هو الأمثل للتصميم المشروط، وينبغي على النموذج المرشح تحقيق قابلية التعميم، وحسن المطابقة والتقتير parsimony فضلاً عن إقامة التوازن بين التحيز وتقلبه، غير أنه في المجال العملي من الأفضل اختيار أكثر المعلمات معنوية ً لتصميم البحث من خلال مطابقة أفضل نموذج مرشح لهذا البحث. حيث تبين المحاكاة أن الانحدار اللوجستي الشرطي مختلط التأثيرات هو أكثر دقة لدراسات التلوث، مع نماذج الانحدار اللوجستي الشرطية ثابتة التأثيرات من المحتمل ان تولد استنتاجات خاطئة. وهذا لان الانحدار اللوجستي الشرطي مختلط التأثيرات يقدم أفكاراً تفصيلية على العناقيد التي تم تجاهلها إلى حد كبير من قبل الانحدار اللوجستي الشرطي ثابت التأثيرات.


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
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.


Article
Classical and Bayes Estimators for Exponential Distribution With Comparison of Different Priors & the El-Sayyad's loss function
المقدرات الكلاسيكية والبيزية للتوزيع الاسي مع مقارنه لدوال اولية مختلفة باستعمال دالة خسارة El-Sayyad

Author: Jinan Abbas Al-obedy
Journal: Journal of Baghdad College of Economic sciences University مجلة كلية بغداد للعلوم الاقتصادية الجامعة ISSN: 2072778X Year: 2018 Issue: 55 Pages: 379-406
Publisher: Baghdad College of Economic Sciences كلية بغداد للعلوم الاقتصادية

Loading...
Loading...
Abstract

In this study, different estimators were used for estimating scale parameter for Exponential distribution, such as maximum likelihood estimator, moment estimator and the Bayes estimator, in 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 El-Sayyad's loss function .we used simulation technique, to compare the performance for each estimator, several cases from Exponential distribution for data generating, for different sample sizes (small, medium, and large). Simulation results shown that The best method is the bayes estimation ,when the prior distribution for is improper distribution with (a=9, b=1) and for the values for the parameters of the El-Sayyad 's loss function is ( ),when the true value of ( ).And the non-informative distribution with ( c=8) and for the values for the parameters of the El-Sayyad 's loss function is ( ), when the true value of ( ).Also the non-informative distribution with ( c=8) and for the values for the parameters of the El-Sayyad 's loss function is ( ),when the true value of ( ), according to the smallest values of MSE for all samples sizes (n) comparative to the estimated values by using Maximum likelihood estimation method (MLE) and Moment estimation method (ME).

في هذا البحث ,استعملنا طرائق مختلفة لتقدير معلمة القياس للتوزيع الاسي كمقدر الإمكان الأعظم ومقدر العزوم ومقدر بيز في ستة انواع مختلفة عندما يكون التوزيع الاولي لمعلمة القياس : توزيع لاف (Levy) وتوزيع كامبل من النوع الثاني وتوزيع معكوس مربع كاي وتوزيع معكوس كاما وتوزيع غير الملائم (Improper) وتوزيع Non-informative وفقا لدالة خسارة EL-Sayyad. استعمل اسلوب المحاكاة في مقارنة اداء كل مقدر, بافتراض عدة حالات لمعلمة القياس للتوزيع الاسي استعملت لتوليد البيانات ولاحجام مختلفة من العينات (صغيرة, متوسطة, كبيرة). وقد اظهرت نتائج المحاكاة بان طريقة بيز الافضل عندما يكون التوزيع الاولي لـ التوزيع غير الملائم (Improper) عند قيم معلمتي التوزيع الاولي (a=9, b=1) ,ولقيم معلمتي دالة خسارة EL-Sayyad عندما تكون القيمة الحقيقة لوتوزيع Non-informative عند قيمة معلمة التوزيع الاولي (c=8) ,ولقيم معلمتي دالة خسارة EL-Sayyad عندما تكون القيمة الحقيقة لـ.وكذلك توزيع Non-informative عند قيمة معلمة التوزيع الاولي (c=8) ,ولقيم معلمتي دالة خسارة EL-Sayyad عندما تكون القيمة الحقيقة لـ , وفقا لمقياس اقل قيمة متوسط مربع الاخطاء (MSE) لكل احجام العينات , مقارنة بنفس القيم المستحصلة بطريقتي .MLE و ME

Listing 1 - 7 of 7
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (7)


Language

English (4)

Arabic and English (3)


Year
From To Submit

2018 (2)

2017 (2)

2016 (2)

2013 (1)