research centers


Search results: Found 1

Listing 1 - 1 of 1
Sort by

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.

Listing 1 - 1 of 1
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (1)


Language

English (1)


Year
From To Submit

2015 (1)