Rayleigh distribution is one of important distributions that used to describe phenomenon and analysis of failure times. Recently the compound distribution is used to generate new distributions that used to accurately describe practical situations.This paper used to derive new probability distribution from Rayleigh distribution and uniform distribution . The probability density distribution and the cumulative distribution functions are also derived. The maximum likelihood function and moment method and Bayes method were used to estimate the reliability function. Through simulation technique and using mean square error it is concluded that moment method was a superior method for all sample sizes and parameters values that are used.

يعتبر توزيع رايلي احد التوزيعات المهمة في مجال وصف الظواهر خصوصا في تحليل بيانات الحياة ويوفر توقعات جيدة لأوقات الفشل المحتملة. وتعتبر التوزيعات المركبة من توزيعين او اكثر احد الاساليب الحديثة للحصول على توزيعات جديدة قادرة على وصف ظواهر بشكل ادق من السابق.يتم في هذا البحث دراسة التوزيع المركب الناتج من توزيع رايلي والتوزيع المنتظم، حيث اشتقاق دالة الكثافة الاحتمالية والتجميعية للتوزيع الجديد بعدها تم تقويم المعلمة ودالة المعولية باستخدام طريقة الإمكان الأعظم وطريقة المربعات الصغرى و طريقة بيز للتوزيع الجديد. ومن خلال دراسة المحاكاة سيتم المقارنة بين تلك الطرائق عددياً من خلال الاعتماد على المؤشر الإحصائي متوسط مربعات الخطأ التكاملي (MSE). وقد تبين تفوق طريقة العزوم مقارنتا بالطرائق الاخرى ولجميع أحجام العينات وقيم المعلمات وقيم ثابت المعلومات الأولية المستخدمة.

Rayleigh distribution for compound Distributions --- maximum likelihood function --- Moment method and mean square error --- توزيع رايلي، التوزيعات المركبة، طريقة الامكان الاعظم، طريقة العزوم، اسلوب بيز، متوسط مربعات الخطأ

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) .

The Exponential --- Maximum likelihood method --- Moment estimation method --- Bayes method --- mean squared errors --- MSE --- mean weighted squared errors --- MWSE. --- التوزيع الآسي --- طريقة الإمكان الأعظم --- طريقة العزوم --- طريقة بيز --- متوسط مربع الأخطاء MSE --- متوسط مربع الأخطاء الموزونة MWSE --- .

AbstractResearch has included study of extreme value distribution properties with most important functions which it is used in some estimation methods for the parameters distribution also research include simulation experiments with various sample sizes and parameters values using mean square error to determined the best estimation method

الخلاصة(Abstract ) تضمن البحث دراسة خواص توزيع القيم المتطرفة مع أهم الدوال ألعائده له تمهيدا لاستخدام هذه الدوال في تقديم بعض طرائق التقدير لمعلمات هذا التوزيع مع تقديم تجارب محاكاة لعدة احجام وعدة اقيام لمعلمات التوزيع في محاولة لتوظيف متوسط مربعات الخطأ لمعرفة تحرك المقدرات المقدمة وفق هذه الطرق وتحديد طريقة التقدير الأفضل من بين الطرق المدروسة

Probability density function --- cumulative distribution function --- extreme value distribution --- maximum likelihood estimation method --- moment method --- jackknife method --- shrinkage method --- mean square error --- simulation experiment. --- دالة كثافة الاحتمال --- الدالة التجميعية --- توزيع القيم المتطرفة --- طريقة الامكان الأعظم --- طريقة العزوم --- طريقة جكنايف --- طريقة شرنكيج --- متوسط مربعات الخطا --- تجارب المحاكاة.

In this paper, point estimation for parameter θ of Maxwell-Boltzmann distribution has been investigated by using simulation technique, to estimate the parameter by two sections methods; the first section includes Non-Bayesian estimation methods, such as (Maximum Likelihood estimator method, and Moment estimator method), while the second section includes standard Bayesian estimation method, using two different priors (Inverse Chi-Square and Jeffrey) such as (standard Bayes estimator, and Bayes estimator based on Jeffrey's prior).Comparisons among these methods were made by employing mean square error measure. Simulation technique for different sample sizes has been used to compare between these methods.

في هذا البحث قمنا باشتقاق مقدرات معلمة القياس لتوزيع ماكسويل-بولتزمان بعدة طرق إحصائية ومنها تقدير الإمكان الأعظم وتقدير العزوم وتقدير بيز القياسي ومقدر بيز باستخدام دالة جفري. تم توظيف أسلوب المحاكاة وبطريقة مونت-كارلو لتوليد عدد كبير من عينات ذات احجام مختلفة والمقارنة بين هذه المقدرات باستخدام متوسط مربعات الخطأ لمعرفة أي من هذه المقدرات هي الأفضل لتقدير معلمة القياس للتوزيع.

Maxwell-Boltzmann distribution --- Maximum Likelihood method --- Moment method --- Standard Bayes method --- Standard Bayes by Jeffrey's prior method --- Mean square error --- Simulation technique --- توزيع ماكسويل-بولتزمان، طريقة الامكان الاعظم، طريقة العزوم، طريقة بيز القياسي، بيز القياسي باستخدام جفري، متوسط مربعات الخطأ، تقنية المحاكاة

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.

The properties of the normal distribution --- Maximum likelihood method --- Moment estimation method --- Bayes method --- the SRIG prior distribution --- the non-informative prior distribution --- the natural conjugate family of priors --- Mean Square Error --- MSE --- Mean Absolute Percentage Error --- MAPE. --- خصائص التوزيع الطبيعي --- طريقة الإمكان الأعظم --- طريقة العزوم --- طريقة بيز --- التوزيع الأولي SRIG --- التوزيع الأولي non-informative --- التوزيع الأولي لعائلة الدالة المرافقة الطبيعية --- متوسط مربع الأخطاء MSE --- متوسط الخطأ النسبي المطلق MAPE --- .