research centers


Search results: Found 2

Listing 1 - 2 of 2
Sort by

Article
Comparing Bayes estimation with Maximum Likelihood Estimation of Generalized Inverted Exponential Distribution in Case of Fuzzy Data
مقارنة مقدر بيز مع طريقة الامكان الاعظم لتقدير معلمتي معكوس التوزيع الاسي المعمم في حالة ضبابية البيانات

Authors: Qutaiba N. Nayef Al-Kazaz --- Hawraa J. Kadhim Al-Saadi
Journal: journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية ISSN: 2227 703X / 2518 5764 Year: 2017 Volume: 23 Issue: 101 Pages: 1-18
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Abstract: In this paper, the generalized inverted exponential distribution is considered as one of the most important distributions in studying failure times. A shape and scale parameters of the distribution have been estimated after removing the fuzziness that characterizes its data because they are triangular fuzzy numbers. To convert the fuzzy data to crisp data the researcher has used the centroid method. Hence the studied distribution has two parameters which show a difficulty in separating and estimating them directly of the MLE method. The Newton-Raphson method has been used.For the Bayesian method, the gamma distribution has been proposed as a prior distribution for the two parameters with a quadratic loss function and by using Metropolis-Hasting algorithm to find the Bayesian parameters estimators. Different samples have been generated to represent the population under study by using simulation approach. After estimating the parameters, the results of the two methods have been compared according to the Mean Squared Error measurement. And the researcher concluded that the best estimation method is the MLE followed by the Bayesian.

في هذا البحث تم تقدير معلمتي الشكل والقياس لمعكوس التوزيع الاسي المعمم والذي يعد من التوزيعات المهمة في دراسة اوقات الفشل ولكن بعد ازالة الضبابية التي تتصف بها بياناته إذ ان بياناته عبارة عن اعداد ضبابية ثلاثية ولتحويلها إلى اعداد اعتيادية تم استخدام (centroid method). وبما أن التوزيع المدروس ذو معلمتين فكان من الصعوبة الفصل بين المعلمتين وتقديرهما بشكل مباشر ففي طريقة الإمكان الاعظم تم الاستعانة بطريقة نيوتن رافسون التكرارية. اما المقدرات البيزية فقد تم الحصول عليها بفرض توزيع كاما كتوزيع اولي لمعلمتيه ومن ثم استعمال دالة الخسارة التربيعية وبالاعتماد على خوارزمية Metropolis-Hasting . وتم توليد عينات مختلفة تمثل المجتمع المدروس باستخدام اسلوب المحاكاة. وبعد تقدير معلمتي التوزيع ومقارنة نتائج طريقتي التقدير وفق مقياس متوسط مربعات الخطأ. تم التوصل الى أن افضل طريقة كانت طريقة الامكان الاعظم تليها الطريقة البيزية.


Article
Bayesian Tobit Quantile Regression Model Using Double Adaptive elastic net and Adaptive Ridge Regression
نموذج Tobit Quantile Regression البيزي باستعمال elastic net المكيفة المضاعفة و انحدار الحرف المكيفة

Authors: محمود مهدي حسن البياتي --- هيثم حسون ماجد
Journal: journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية ISSN: 2227 703X / 2518 5764 Year: 2018 Volume: 24 Issue: 107 Pages: 521-537
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Abstract: Recently Tobit Quantile Regression(TQR) has emerged as an important tool in statistical analysis . in order to improve the parameter estimation in (TQR) we proposed Bayesian hierarchical model with double adaptive elastic net technique and Bayesian hierarchical model with adaptive ridge regression technique . in double adaptive elastic net technique we assume different penalization parameters for penalization different regression coefficients in both parameters λ1and λ2 , also in adaptive ridge regression technique we assume different penalization parameters for penalization different regression coefficients in parameter λ . Simulation study was used for explain the efficiency of the proposed methods .The result illustrated the efficiency of the proposed methods for dealing with the estimation of parameters model in present of high correlation in explanatory variables . This is the first work that is discussing the parameter estimation in TQR model with double adaptive elastic net and adaptive ridge regression.

المستخلص: نموذج (Tobit Quantile Regression) انبثق حديثا كأداة احصائية مهمة في الكثير من التحليلات الاحصائية . وبغية تطوير عملية التقدير في هذا النموذج فقد تم في هذه الدراسة اقتراح النموذج البيزي الهرمي بتقنية elastic net المكيفة المضاعفة والنموذج الهرمي البيزي بتقنية انحدار الحرف المكيفة. في تقنية elastic net المكيفة المضاعفة تم افتراض ان كل معلمة من معلمات الجزاء(penalty parameters λ1, λ2) تكون مختلفة لكل معلمة من معلمات النموذج ، كذلك في تقنية انحدار الحرف المكيفة فقد تم افتراض ان معلمة الجزاءpenalization parameter (λ))) تكون ايضا مختلفة لكل معلمة من معلمات النموذج . تم استخدام اسلوب المحاكاة في بيان كفاءة الطرق المقترحة واظهرت النتائج كفاءة هذه الطرق في التعامل مع عملية تقدير معلمات النموذج في حالة وجود ارتباطات كبيرة بين المتغيرات التوضيحية . هذا هو العمل الاول (حسب علم الباحث) الذي يتم فيه مناقشة تقدير واختيار المتغيرات لنموذج Tobit Quantile Regression باقتراح النموذج الهرمي البيزي في تقنية elastic net المكيفة المضاعفة وتقنية ridge regression المكيفة.

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

2018 (1)

2017 (1)