research centers


Search results: Found 3

Listing 1 - 3 of 3
Sort by

Article
Design Sampling Plan when Life Time Follows Logistic Distribution
تصميم خطط المعاينه عند اتباع وقت الحياة التوزيع اللوجستي مع محاكاة

Author: نزار مصطفى جواد
Journal: journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية ISSN: 2227 703X / 2518 5764 Year: 2014 Volume: 20 Issue: 77 Pages: 297-306
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Design sampling plan was and still one of most importance subjects because it give lowest cost comparing with others, time live statistical distribution should be known to give best estimators for parameters of sampling plan and get best sampling plan.Research dell with design sampling plan when live time distribution follow Logistic distribution with ( ) as location and shape parameters, using these information can help us getting (number of groups, sample size) associated with reject or accept the LotExperimental results for simulated data shows the least number of groups and sample size needs to reject or accept the Lot with certain probability of accepting ( ) Live time can follows other statistical distribution can give other results and other sampling plan and using these information in sequential sampling plan. Key words : Design

يعد تصميم خطة المعاينه من المواضيع المهمه وذلك بسبب امتلاك خطط المعاينه الكلفه الاقل (Lowest cost) بالمقارنه مع مثيلاتها ,كما وان امتلاك وقت الفحص(test live) توزيع معلوم يمكن ان يساهم في التقدير الافضل لمعلمات ذلك التوزيع وبالتالي الوصول الى معلمات خطط المعاينه الامثل .يتضمن البحث تصميم خطط معاينه عند امتلاك وقت الفحص لحين تسجيل العطل التوزيع اللوجستي(Logistic distribution) بمعلمات ( ) تمثل معلمتي الشكل والقياس وبالتالي توظيف معلمة التوزيع في الوصول الى حجم العينه (sample size) وعدد المجاميع (groups ) المطلوبه للوصول الى قرار قبول او رفض الدفعه (the lot) باجملها .تم في هذا البحث توظيف مقدرات معلمات التوزيع اللوجستي لعينات مححده داخل قرار قبول او رفض الدفعه اظهرت النتائج خطط معاينه لمختلف الظروف المفترضه والتي تمتلك عدد المجاميع وحجم المجموعه الاقل وبالتالي الكلفه الاقل المطلوبه لقرار رفض او قبول الدفعه وفق مخاطرة (Risk) معلومه.يمكن اجراء بحوث اخرى من خلال توظيف توزيعات اخرى لملاحظة مدى تاثر خطط المعاينه بتوزيع وقت الفحص ، كما ويمكن اجراء خطط معاينه متسلسله او مضاعفه الدفعات وذلك لضمان الحصول على قرار قبول او رفض الدفعه من خلال توظيف اقل عدد من المجاميع بالاضافه الى اقل حجم للعينه.


Article
Building Discriminant Model For Repeated Measurements Data Under Autoregressive (AR-1) Covariance Structure For patients with diabetes
بناء أنموذج تمييزي لبيانات القياسات المكررة بوجود بنية أنموذج الانحدار الذاتي ذو المرتبة الأولى (AR-1) للتباين المشترك لمرضى داء السكري

Authors: ظافر حسين رشيد --- مؤمن عباس موسى
Journal: journal of kerbala university مجلة جامعة كربلاء ISSN: 18130410 Year: 2014 Volume: 12 Issue: 3 Pages: 97-112
Publisher: Kerbala University جامعة كربلاء

Loading...
Loading...
Abstract

discriminant analysis is a statistical technique Based on a sample of individuals Taken from communities known in advance, In order to build a model that could help to assigned the group that belong to the new individual. In This Research discriminant analysis used to analysis data from Repeated measurements design, We Will Deal With The Problem of Discrimination And Classification In The Case of Two Groups Under The Assumption of Multivariate Normality For Univariate Repeated Measures Data .Researchers who studied this problem (Roy & Khattree, 2005), where he presented a descriptive study of the two methods under different structures of the covariance matrix To reduce the number of parameters is required to build a classification rule, While researchers (Kshirsagar & Albert, 1993) studied two methods Growth curve and ANCOVA models for descriptive discriminant analysis To describe the relative importance of the occasions repeated measurements to distinguish between groups.The importance of this research represented to find the best model to Classify a Group of Patients Who Suffer From Diabetes, For The Purpose of Studying The Effects of The Number of Correlations, Variances, and Number of Repeated Measurements on The Performance of Classification Rules For This Type of Data , Based on Monthly Measurements of Glycosylated Hemoglobin (HbA1C) In The Blood Was Taken In Three Stages, Which Is The Beginning of The Experiment, and After Three Months, and Then Six Months for two groups of patients, the first group consists of (38) patients was Suffered from diabetes type I and the second group includes (33) patients Suffered from diabetes type II,which has modeled by assuming the Autoregressive (AR-1) covariance structure To reduce the number of parameters is required to build a classification rule Across a Range of Conditions of Homogeneity and Heterogeneity For The Covariance Matrix. In Addition to Assuming Covariance Structures we Will Assume The Structured Mean Vectors Without Time Effect on each Individual. And Some of Computational Schemes For Maximum Likelihood Estimates of Required Population Parameters are Given.And Through this research, concluded that when the number of parameters began to increase, Thus, the apparent error rate Begin to increasing, And this is what reduces the efficiency of classification rules for this type of data. And We recommend by using the linear discriminant function under (AR-1) Covariance Structures, When you focus on the least number of parameters to build the Classification rule.

يعرف التحليل التمييزي بأنه أسلوب إحصائي يعتمد على عينه من المفردات المأخوذة من مجتمعات معلومة, وذلك لبناء قاعدة يمكنها المساعدة مستقبلا في تعيين المجتمع الذي تنتمي إليه المفردات الجديدة, هذا البحث أستعمل التحليل التمييزي لتحليل بيانات تصاميم القياسات المكررة, حيث تركزت أهميته في مشكلة التمييز ثنائي المجموعة بوجود حالة التوزيع الطبيعي للمجموعات لبيانات القياسات المكررة المستقاة طوليا عبر الزمن على متغير الاستجابة نَفسُهُ ولكل وحدة تجريبية.من الباحثين الذين تناولوا هذه المشكلة (Roy & Khattree,2005) فقد قدما عملا وصفيا لأسلوبين مختلفين بوجود تراكيب (Structures) مختلفة ولحالتين مختلفتين من شروط عدم التجانس لمصفوفة التباين والتباين المشترك, وذلك للتقليص من عدد المعلمات غير المعلومة والمطلوب تقديرها لبناء قاعدة التميز. ويختلف عمل هذين الباحثين عن عمل الباحثين (Kshirsaga & Albert,1993) حيث قدما أسلوبين للتحليل التمييزي الوصفي وذلك لوصف أو لتقييم الأهمية النسبية لمناسبات القياسات المكررة للتمييز بين المجموعات, الأسلوب الأول مستند إلى تحليل (MANOVA) أما الأسلوب الثاني اعتمد على نموذج (Growth curve) في حين أن هذه الأساليب لن تضع أية قيود أو تراكيب على مصفوفة التباينات,وأن أهمية البحث هذا تمثلت بإيجاد أفضل أنموذج لتصنيف مجموعة من مرضى داء السكري وذلك لغرض دراسة تأثيرات كل من عدد الارتباطات, عدد التباينات, وعدد القياسات المكررة على أداء قواعد التصنيف لهذا النوع من البيانات, حيث تم اعتماد القياسات الشهرية لنسبة بروتين الهيموغلوبين الغليكوزيلاتي (HbA1c) في الدم والمأخوذة في ثلاث مراحل, المرحلة الأولى كانت في بداية التجربة, المرحلة الثانية كانت بعد ثلاث أشهر, أما المرحلة الثالثة فكانت بعد ست أشهر ولمجموعتين من المرضى تضمنت المجموعة الأولى بعدد (38) مريض يعاني من داء السكري من النمط الأول (I), في حين كانت المجموعة الثانية تمثل منهم (33) مريض يعاني من داء السكري من النمط الثاني (II), حيث تمت نمذجة هذه البيانات بوجود تركيبة التباين المشترك لأنموذج الانحدار الذاتي من المرتبة الأولى (AR-1) وذلك للحد من عدد المعلمات غير المعلومة لبناء الأنموذج التمييزي عبر مجموعة من شروط التجانس وعدم التجانس لمصفوفة التباين المشترك, وبالإضافة إلى وجود تركيبة لمتجهات المتوسط حيث سنعْتَبَرَ هذه المشكلة مع متجهات متوسط منتظمة أي بدون تأثير عامل الوقت, والتي من شأنها أن تزيد من دقة التصنيف لهذا النوع من البيانات, وسنوضح بعض العمليات الحسابية لتقديرات الإمكان الأعظم لمعلمات المجتمع غير المعلومة لأساليب التحليل التمييزي لهذا النوع من البيانات.ومن خلال ما تم عرضه في البحث هذا والتي تمت باستعمال نتائج البيانات الحقيقية تم التوصل إلى أن انه كلما زادت عدد المعلمات المطلوب تقديرها لبناء الأنموذج التمييزي فأن نسبة التصنيف الخطأ الظاهرة الكلية (APER) تبدأ بالزيادة وهذا ما يقلل من كفاءة قواعد التصنيف لهذا النوع من البيانات, واعتماداً على ما توصل إليه البحث فأن ما يوصى به وعند التركيز على أقل عدد من المعلمات لبناء قاعدة التصنيف فانه من الممكن لإتباع أسلوب التحليل التمييزي الخطي بوجود تركيبة التباين المشترك (AR-1) لتصنيف المرضى.الكلمات الرئيسية : تركيبة التباين المشترك, الانحدار الذاتي من الدرجة الأولى (AR-1), قانون التصنيف, بيانات القياسات المكررة, مقدرات الإمكان الأعظم, تراكيب حول المتوسطات.


Article
Different Methods for Estimating Location Parameter & Scale Parameter for Extreme Value Distribution Abstract
طرائق مختلفة لتقدير معلمتي الموقع والقياس لتوزيع القيمة المتطرفة

Author: جنان عباس ناصر
Journal: journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية ISSN: 2227 703X / 2518 5764 Year: 2014 Volume: 20 Issue: 77 Pages: 307-332
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

In this study, different methods were used for estimating location parameter and scale parameter for extreme value distribution, such as maximum likelihood estimation (MLE) , method of moment estimation (ME),and approximation estimators based on percentiles which is called white method in estimation, as the extreme value distribution is one of exponential distributions. Least squares estimation (OLS) was used, weighted least squares estimation (WLS), ridge regression estimation (Rig), and adjusted ridge regression estimation (ARig) were used. Two parameters for expected value to the percentile as estimation for distribution function were used .Several models from extreme value distribution were used for data generating , for different sample sizes (small, medium, and large).The results were obtained by using simulation technique, Programs written using MATLAB program were used. To compare the performance for the methods used in this study, the mean squared error criterion (MSE) and mean absolute squared error criterion (MAPE) for two parameters for the extreme value distribution were used as criterion to compare the performance for the methods . The results showing according to the two criterions (MSE &MAPE), that maximum likelihood estimation is the best of all of the others methods, following by the method of moment estimation . The adjusted ridge regression estimation method have best performance for the suggested parameter for expected value to the percentile which was used as estimation for distribution function.

في هذا البحث استعملنا طرائق مختلفة لتقدير معلمتي الموقع والقياس لتوزيع القيمة المتطرفة ,مثل طريقة الإمكان الأعظم (MLE) وطريقة العزوم (ME) والمقدرات التقريبية المعتمدة على Percentiles أو ما تسمى بطريقة White في التقدير اذان توزيع القيمة المتطرفة من التوزيعات الاحتمالية الاسية . فقد استعملنا طريقة المربعات الصغرى (OLS), طريقة المربعات الصغرى الموزونة (WLS), طريقة انحدار الحرف (Rig), طريقة انحدار الحرف المعدلة (ARig). tqbW uk ذلك اقترحنا صيغتين للقيمة المتوقعة الـ Percentile كمقدر لـدالة التوزيع التجميعية . تم استعمال عدة نماذج من توزيع القيمة المتطرفة لتوليد البيانات, لإحجام عينات مختلفة (الصغيرة والمتوسطة والكبيرة).استحصلت النتائج باستعمال أسلوب المحاكاة ببرامج مكتوبة ببرنامج Matlab. لمقارنة اداء الطرائق المستعملة في البحث, تم اعتمادا على معيار متوسط مربع الخطاء (MSE) ومعيار متوسط الخطاء النسبي المطلق (MAPE) المعلمتين لتوزيع القيمة المتطرفة. تبين نتائج البحث وفقا للمعيارين بان طريقة تقدير الإمكان الأعظم الفضلى بين طرائق التقديرالاخرى ,وتليها طريقة تقديرالعزوم . نرى أيضا بان طريقة انحدار الحرف المعدلة (ARig) تمتلك أداء أفضل للمعلمة المقترحة للقيمة المتوقعة الـ Percentile الذي استعمل كمقدر لـدالة التوزيع التجميعية.

Listing 1 - 3 of 3
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (3)


Language

Arabic and English (2)

Arabic (1)


Year
From To Submit

2014 (3)