research centers


Search results: Found 2

Listing 1 - 2 of 2
Sort by

Article
STATISTICAL MODELS PRODUCED FROM FISHER INFORMATION FUNCTION

Authors: Azzam A.Tawfiq --- Prof. Dr. Ahmed Al – Aloosy
Journal: Journal of Baghdad College of Economic sciences University مجلة كلية بغداد للعلوم الاقتصادية الجامعة ISSN: 2072778X Year: 2014 Issue: 42 Pages: 377-388
Publisher: Baghdad College of Economic Sciences كلية بغداد للعلوم الاقتصادية

Loading...
Loading...
Abstract

Statistics the science of extracting information from data appears the most natural field of application of information theoretic methods in statistics. the Fisher information I ( θ) is the variance of score . it is named in honor of its inventor the statistician R. A .Fisher .the fisher information is the amount of information that an observable random variable X carries about unobservable parameter θ upon which the likelihood function of X,L(θ)=F(X;θ),depends.The likelihood function is the joint probability of the data , the Xs , conditional on the value of θ, as a function of θ. Since the expectation of the score is zero , the variance is simply the second moment of the likelihood function with respect to θ. Hence the Fisher information can be written I(θ) = E { [ϑ/ϑθ ln f ( x ,θ)]2|θ } Which implies 0 ≤ I (θ)<∞ .We are discussing the regular estimation case when:The range of the random variable X does not depend upon the unknown parameterθ .i.e a≤x ≤bwhere a and b are constants .Differentiation with respect to θ can be carried out under the integral ∫▒〖f ( x ,θ)dx 〗where the limits from c ( θ) to d ( θ) depend on θ . Both univariate and multivariate parameters using fisher information matrix .

إن نظرية المعلوماتية تعني إستخلاص اعظم درجة من المعلومات الماخوذة من العينة حول معالم المجتمع .العالم فشر هو الذي ابتكر طريقة تقدير معالم المجتمع باستخدام طريقة الامكان الاعظم ، ويمكن تعميم ذلك الى اكثر من عينة لتقدير معالم المجتمع بواسطة ايجاد التغاير المشترك واستخراج المصفوفة المناسبة.ان معادلة فشر للمعلوماتية يمكن كتابتها بالصيغة التاليةI(θ) = E { [ϑ/ϑθ ln f ( x ,θ)]2 | θ } where 0 ≤ I (θ)<∞لقد تم استخدام نظرية ليبنتز في حالة التكامل عندما تكون النهايات دوال للمتغير.


Article
Survival estimation for singly type one censored sample based on generalized Rayleigh distribution
تقدير البقاء لعينة مراقبة من النوع الأول بالاعتماد على توزيع رالي العام

Authors: Hind J. Kadhum هند جواد كاظم --- Iden H. Alkanani آيدن حسن حسين الكناني
Journal: Baghdad Science Journal مجلة بغداد للعلوم ISSN: 20788665 24117986 Year: 2014 Volume: 11 Issue: 2 عدد خاص بالمؤتمر النسوي الثاني Pages: 193-201
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

This paper interest to estimation the unknown parameters for generalized Rayleigh distribution model based on censored samples of singly type one . In this paper the probability density function for generalized Rayleigh is defined with its properties . The maximum likelihood estimator method is used to derive the point estimation for all unknown parameters based on iterative method , as Newton – Raphson method , then derive confidence interval estimation which based on Fisher information matrix . Finally , testing whether the current model ( GRD ) fits to a set of real data , then compute the survival function and hazard function for this real data.

هذا البحث يهتم بتقدير المعلمات غير المعلومة لنموذج توزيع رالي العام لعينات منفردة تحت المراقبة من النوع الأول . في هذا البحث تم تعريف دالة الكثافة الاحتمالية لتوزيع رالي العام فضلاً عن التعرف على بعض خواص هذا التوزيع . استخدمت طريقة تقدير الإمكان الأعظم لاشتقاق التقدير النقطي لجميع المعلمات غير المعلومة بالاعتماد على طرائق التكرار ومنها طريقة نيوتن – رافسون, ثم اشتقاق تقدير فترة الثقة بالاعتماد على مصفوفة معلومات فيشر . وأخيراً تم اختبار مدى ملائمة النموذج الحالي (نموذج توزيع رالي العام ) لمجموعة بيانات حقيقية ، وحساب دالة البقاء ودالة المخاطرة لهذه البيانات .

Listing 1 - 2 of 2
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (2)


Language

English (2)


Year
From To Submit

2014 (2)