research centers


Search results: Found 2

Listing 1 - 2 of 2
Sort by

Article
Estimating the Scale Parameter for the Lindley Distribution - A Comparative Study of Waiting Time Analysis
تقدير معلمة القياس لتوزيع ليندلي - دراسة مقارنة في تحليل أوقات الإنتظار

Author: Thaera Najim Abdullah ثائرة نجم عبد الله
Journal: Al-Rafidain University College For Sciences مجلة كلية الرافدين الجامعة للعلوم ISSN: 16816870 Year: 2018 Issue: 43 Pages: 266-278
Publisher: Rafidain University College كلية الرافدين الجامعة

Loading...
Loading...
Abstract

This research deals with estimating the scale parameter for Lindley distribution by using the maximum likelihood method (ML) and standard Bayes method (SB), then a comparison was done between these estimators depending on the mean square error (MSE) criteria which depends on different simulation experiments . The results proved the priority of Bayes estimator when the samples sizes was small , vice versa in the case of medium and large samples size. The best estimator was invested for studying and analyzing the waiting time for AL-Rasheed Bank / AL- Mustansiriya University clients

يهتم البحث بتقدير معلمة القياس لتوزيع ليندلي بطريقتي الإمكان الأعظم وبيز القياسية , ومن ثم المقارنة بين مقدري الطريقتين بالإعتماد على متوسط مربعات الخطأ من خلال تجارب المحاكاة المختلفة المفترضة, وقد أثبتت النتائج أفضلية طريقة بيز في حالة أحجام العينات الصغيرة والعكس صحيح في حالة أحجام العينات المتوسطة والكبيرة, وتم إستثمار المقدر الأفضل في دراسة وتحليل أوقات الإنتظار لعملاء مصرف الرشيد / الجامعة المستنصرية


Article
Comparison of Some Artificial Intelligence Algorithms with the Two Non-Linear Least Squares Method and the Maximum Likelihood Method of Estimating the Ratkowsky Model Using Simulation
مقارنة بعض خوارزميات الذكاء الاصطناعي مع طريقتي المربعات الصغرى اللاخطية وطريقة الامكان الاعظم لتقدير انموذج Ratkowsky باستخدام المحاكاة•

Author: Jasim Hassan Lazem جاسم حسن لازم
Journal: Al-Rafidain University College For Sciences مجلة كلية الرافدين الجامعة للعلوم ISSN: 16816870 Year: 2018 Issue: 43 Pages: 126-150
Publisher: Rafidain University College كلية الرافدين الجامعة

Loading...
Loading...
Abstract

In this paper, one of the models of nonlinear regression is the Ratkowsky model. The parameters of this model are characterized by the difficulty of obtaining estimates as nonlinear parameters. Two classical methods were used for estimating these parameters: the method of nonlinear least squares and the method of maximum likelihood. In addition to these two methods two artificial intelligence algorithms, namely particle swarm optimization algorithm and the genetic algorithm were taken. These algorithms were based on two types of fitness functions, the first is the function of the sum of the squares error , the second the function of likelihood and using the simulation.The results showed the superiority of particle swarm optimization algorithm based on the function of the sum of squares of error on others methods.

في هذا البحث تمت دراسة احدى نماذج الانحدار اللاخطي وهو انموذج Ratkowsky. اذ تمتاز معلمات هذا النموذج بصعوبة الحصول على تقديرات لها كونها معلمات لاخطية.اذ تم اخذ طريقتين تقليديتن لتقدير هذه المعلمات وهما طريقة المربعات الصغرى اللاخطية وطريقة الامكان الاعظم. بالاضافة الى هاتين الطريقتين تم اخذ اثنين من خوارزميات الذكاء الاصطناعي, وهما خوارزمية سرب الطيور والخوارزمية الجينية.ان هذه الخوارزميات استندت على نوعين من دوال fitness, الاولى دالة مجموع مربعات الخطأ والثانية دالة الامكان وباستخدام المحاكاة.اذ اظهرت النتائج تفوق خوارزمية سرب الطيور والمستندة على دالة مجموع مربعات الخطأ على باقي الطرائق.

Listing 1 - 2 of 2
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (2)


Language

Arabic (2)


Year
From To Submit

2018 (2)