research centers


Search results: Found 7

Listing 1 - 7 of 7
Sort by

Article
A Comparison of Bayes Estimator With Least Square Estimator to Estimat The Approximation of Reliability Function For Weiball Distribution
مقارنة مقدر بيز مع مقدر المربعات الصغرى لتقدير دالة المعولية التقريبية لتوزيع ويبل

Author: Mehdi Muhsin Al- Alak
Journal: Al-Rafidain University College For Sciences مجلة كلية الرافدين الجامعة للعلوم ISSN: 16816870 Year: 2008 Issue: 22 Pages: 1-14
Publisher: Rafidain University College كلية الرافدين الجامعة

Loading...
Loading...
Abstract

In this paper we will explain, how to use Bayesian procedure in White method to estimate the reliability function for weibull distribution as a new method suggested, depending on natural conjugate prior p.d.f and to compare Bayesian estimator with Least Square estimator for White method by using simulation procedure

في هذا البحث سوف يتم توضيح كيفية توظيف أسلوب بيز في طريقة White لتقدير دالة المعولية لتوزيع ويبل كأسلوب مقترح جديد لمعالجة هذه المشكله ، إذ سيتم الاعتماد على دالة معلومات مسبقة والمتمثلة بالدالة المرافقة الطبيعة ومقارنة نتائج مقدرات بيز مع مقدرات الأمكان الأعظم لطريقة White وباستخدام أسلوب المحاكاة.


Article
The Comparison Between the MLE and Standard Bayes Estimators of the Reliability Function of Exponential Distribution

Journal: Ibn Al-Haitham Journal For Pure And Applied Science مجلة ابن الهيثم للعلوم الصرفة والتطبيقية ISSN: 16094042 Year: 2019 Volume: 32 Issue: 1 Pages: 101-109
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

In this paper, a Monte Carlo Simulation technique is used to compare the performance ofMLE and the standard Bayes estimators of the reliability function of the one parameterexponential distribution. Two types of loss functions are adopted, namely, squared error lossfunction (SELF) and modified square error loss function (MSELF) with informative and noninformativeprior. The criterion integrated mean square error (IMSE) is employed to assessthe performance of such estimators.


Article
COMPARING DIFFERENT ESTIMATORS OF PARAMETERS AND RELIABILITY OF ONE DISTRIBUTION OF FAILURE

Author: Naseer Malik Abbas
Journal: Iraqi journal of mechanical and material engineering المجلة العراقية للهندسة الميكانيكية وهندسة المواد ISSN: 20761819 Year: 2013 Volume: 13 Issue: 4 Pages: 799-810
Publisher: Babylon University جامعة بابل

Loading...
Loading...
Abstract

This research deals with estimating the parameters and reliability function of the well known distribution, which represents the distribution of time to failure, called Weibull distribution, denoted by WEI (λ , θ) (λ is called the shape parameter and θ is the scale parameter). The method of estimation are Maximum likeli¬¬¬¬¬¬hood to obtain ( ), Minimax estimator ( ), and the proposed Bayes estimator ( ). The comparison between these estimators was done through simulation experiment for three sample size (n = 25, 50, 100), and it is also applied on real life data which represent the time to failure of (30) independent machines from State Company for Cotton Industries. From the results we fond that the best estimator for scale parameter (θ) is the Minimax estimator ( ) compared with likeli¬¬¬¬¬¬hood ( ) and Bayes estimator ( ), which works on minimizing the maximum expected risk function.

يهتم هذا البحث بتقدير معلمات ومعولية التوزيع الاحتمالي لوقت الاشتغال لحين الفشل (توزيع ويبل ذي المعلمين λ , θ), حيث تشير (λ) الى معلمة الشكل, في حين تشير (θ) الى معلمة القياس, وهذا التوزيع يمثل اوقات الاشتغال لحين الفشل مقاسة بالاسابيع لـ (30) ماكنة من نفس النوع في الشركة العامة للصناعات القطنية – بغداد, حيث اجري اختبار على هذه الاوقات ووجد انه يتبع توزيع ويبل ذي المعلمين, لذلك تم التركيز على تقدير المعلمات (λ , θ) ومن ثم تقدير معولية هذا التوزيع بثلاثة طرق هي طريقة الامكان الاعظم (Maximum likeli¬¬¬¬¬¬hood) وطريقة المقدر (Minimax) ومقدر بيز (Bayes). تم في البحث ايضا مقارنة المقدرات الثلاث بواسطة المحاكاة لثلاث حجوم عينات (n = 25, 50, 100), واظهرت النتائج ان المقدر (Minimax) هو الافضل مقارنة بالمقدرين الاخرين لانه يحقق اصغر متوسط مربعات خطأ ممكن.


Article
Comparison between some well- Known methods to estimate the parameter of the proposed method of measurement and the reliability of the distribution function with two parameters Rally by simulation
المقارنة بين بعض الطرائق المعروفة وطريقة مقترحة لتقدير معلمة القياس ودالة معولية توزيع رالي ذي المعلمتين بواسطة المحاكاة

Author: بيداء اسماعيل عبد الوهاب
Journal: journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية ISSN: 2227 703X / 2518 5764 Year: 2013 Volume: 19 Issue: 71 Pages: 384-404
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Rayleigh distribution is one of the important distributions used for analysis life time data, and has applications in reliability study and physical interpretations. This paper introduces four different methods to estimate the scale parameter , and also estimate reliability function; these methods are Maximum Likelihood, and Bayes and Modified Bayes, and Minimax estimator under squared error loss function, for the scale and reliability function of the generalized Rayleigh distribution are obtained. The comparison is done through simulation procedure, taking various sample size, and varying values of shifting parameter . All the results of comparisons are explained in tables, and the comparison is done using MSE.

استخدم توزيع رالي ذي المعلمتين بصورة واسعة في نمذجة بيانات اوقات الحياة للوحدات المنتجة، وله تطبيقات احصائية واسعة في تحليل اوقات الفشل، وتنبؤات اوقات الفشل، ولاهمية هذا التوزيع سوف نعتمد في هذا البحث اربعة طرائق لتقدير معلمة القياس ودالة المعولية باعتبار ان معلمة الازاحة معلومة، والطرائق هي الامكان الاعظم، ومقدر بيز الاعتيادي، ومقدر بيز المطور، والمقدر Minimax، وتنفذ المقارنة بواسطة تجارب المحاكاة ولحجوم عينات (n=10, 25, 50)، وتكرار كل تجربة (R=500)، واعتماد المقياس الاحصائي متوسط مربعات الخطأ كأساس للمقارنة. وسيتم اولاً عرض الجانب النظري وطرائق التقدير ثم جانب المحاكاة.


Article
Semi- Minimax Estimations on the Exponential Distribution Under Symmetric and Asymmetric Loss Functions
تقديرات Semi-minimaxللتوزيع اﻷسي تحت دوال خسارة متناظرة وغير متناظرة

Author: Nadia, J. Al-Obedy نادية جعفر العبيدي
Journal: Al-Rafidain University College For Sciences مجلة كلية الرافدين الجامعة للعلوم ISSN: 16816870 Year: 2015 Issue: 36 Pages: 245-270
Publisher: Rafidain University College كلية الرافدين الجامعة

Loading...
Loading...
Abstract

In this paper the semi-minimax estimators of the scale parameter of the exponential distribution are presented by applying the theorem of Lehmann under symmetric (quadratic) loss function and asymmetric (entropy, mlinex , precautionary) loss functions .The results of comparison between these estimators are compared empirically using Monte-Carlo simulation study with respect to the mean square error(MSE) and the mean percentage error(MPE). In general, the results showed that the semi-minimax estimator under quadratic loss function is the best estimator by MSE and MPE for all sample sizes. We can notice that, when the values of the parameters β ,θ increasing the semi-minimax estimator under quadratic loss function is the best estimator by MSE while comparison by MPE showed that the semi-minimax estimator under mlinex loss function when the value of c positive is the best, but they both get worse as α ,θ increases. Also the results showed that when α, β together increase the semi-minimax estimator under entropy loss function is the best by MSE while by MPE the semi-minimax estimator under precautionary loss function is the best estimator.

في هذا البحث تم إيجاد مقدرات semi-minimax لمعلمة القياس للتوزيع الآسي بتطبيق مبرهنة Lehmann باستخدام دوال خسارة متناظرة وغير متناظرة . وان نتائج المقارنة بين هذه المقدرات وجدت تجريبيا وباستخدام دراسة المحاكاة وبالاعتماد على متوسط مربعات الخطأ ومتوسط الخطأ النسبي. أظهرت النتائج وبصورة عامة إن مقدر semi-minimax تحت دالة الخسارة المتناظرة quadratic كان الأفضل تبعا إلى MSE وMPE ولكافة إحجام العينة وتبين انه في حالة زيادة قيم المعالم β ,θ كان مقدر semi-minimax تحت دالة الخسارة المتناظرة quadratic هو الأفضل وفقا إلى MSE إما بالنسبة إلى MPEفان المقدر تحت دالة الخسارة mlinex عندما قيمة c موجبة هو الأفضل بينما يحصل العكس في حالة زيادة قيم المعالم α,θ كما أظهرت النتائج في حالة زيادة قيم المعالم α,β سوية كان المقدر تحت دالة الخسارة الغير متناظرة entropy هو الأفضل وفقا إلى MSE, إما وفقا إلى MPEفان المقدر تحت دالة الخسارة precautionary كان هو الأفضل.


Article
A comparison among methods for estimation of the parameter of the Maxwell- Boltzmann distribution using simulation

Author: Layla Matter Nassir ليلى مطر ناصر
Journal: Journal of Al-Qadisiyah for Computer Science and Mathematics مجلة القادسية لعلوم الحاسوب والرياضيات ISSN: 20740204 / 25213504 Year: 2014 Volume: 6 Issue: 2 Pages: 186-200
Publisher: Al-Qadisiyah University جامعة القادسية

Loading...
Loading...
Abstract

The Maxwell or Maxwell- Boltzmann distribution was invented to solve problems related to physics, chemistry and plays an important role in and other allied sciences. So in this paper Bayesian using special priorinformation for estimating the scale parameter of Maxwell distribution, the maximum likelihood estimation andthree different types of moments are presented for this. The simulation by matlab program is used to compare these estimators with respect to the Mean Square Error (MSE) and Mean Absolute Percentage Error (MAPE), the results of comparison showed that for all the varying sample size, the estimators of Bayes method with special prior distribution is followed by the Maximum likelihood estimatorhas smaller MSE and MAPE compared to others, and in all cases the statistical hypotheses had been satisfied for both methods the MSEand MAPE decrease as sample size increases.

يعتبر توزيع Maxwell or Maxwell- Boltzmann من التوزيعات المهمة التي وضعت لحل المشاكل العلمية ضمن علوم الفيزياء والكيمياء وكذلك يلعب دورا مهما ضمن علوم تطبيقية اخرى لذلك فقد تم في هذا البحث استخدام طريقة بيز اعتمادا على معلومات سابقة خاصة و طريقة الامكان الاعظم وكذلك طريقة العزوم بثلاث حالات وباستخدام المحاكاة اعتمادا على برنامج ماتلاب تم تقدير المعلمةله ضمن كل طريقة وتمت المقارنة بين النتائج اعتمادا علىMean Square Error (MSE) و Mean Absolute Percentage Error (MAPE)اظهرت النتائج ان افضل تقدير هو بيز وياتي بعده الامكان الاعظم ثم طريقة العزوم ولجميع حجوم العينة حيث حصلنا على اقل قيم للخطأ وتم استيفاء النظرية الاحصائية في هذه التقديرات حيث كان الخطأ يقل كلما ازداد حجم العينة


Article
Comparison of the Suggested loss Function with Generalized Loss Function for One Parameter Inverse Rayleigh Distribution

Author: Emad Farhood AL-Shareefi
Journal: Ibn Al-Haitham Journal For Pure And Applied Science مجلة ابن الهيثم للعلوم الصرفة والتطبيقية ISSN: 16094042 Year: 2017 Volume: 30 Issue: 2 Pages: 224-232
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

The experiences in the life are considered important for many fields, such as industry, medical and others. In literature, researchers are focused on flexible lifetime distribution.In this paper, some Bayesian estimators for the unknown scale parameter of Inverse Rayleigh Distribution have been obtained, of different two loss functions, represented by Suggested and Generalized loss function based on Non-Informative prior using Jeffery's and informative prior represented by Exponential distribution. The performance of estimators is compared empirically with Maximum Likelihood estimator, Using Monte Carlo Simulation depending on the Mean Square Error (MSE). Generally, the preference of Bayesian method of Suggested loss function with Exponential informative prior are the best estimator compared to others.

Listing 1 - 7 of 7
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (7)


Language

English (4)

Arabic (1)

Arabic and English (1)


Year
From To Submit

2019 (1)

2017 (1)

2015 (1)

2014 (1)

2013 (2)

More...