research centers


Search results: Found 2

Listing 1 - 2 of 2
Sort by

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
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.

Listing 1 - 2 of 2
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (2)


Language

Arabic and English (1)

English (1)


Year
From To Submit

2017 (1)

2016 (1)