research centers


Search results: Found 10

Listing 1 - 10 of 10
Sort by

Article
The Pitman Estimator of the Gamma Scale Parameter and Comparing it With Some Estimation Methods

Author: Kurdistan Ibrahim Mawlood
Journal: AL-Anbar University journal of Economic and Administration Sciences مجلة جامعة الانبار للعلوم الاقتصادية والادارية ISSN: 19988141 Year: 2017 Volume: 9 Issue: 18 Pages: 408-435
Publisher: University of Anbar جامعة الانبار

Loading...
Loading...
Abstract

The research studied the Pitman Estimation Method for estimation the scale parameter estimation the scale parameter estimation the scale parameter estimation the scale parameter estimation the scale parameter estimation the scale parameter estimation the scale parameter estimation the scale parameter estimation the scale parameter estimation the scale parameter estimation the scale parameter estimation the scale parameter estimation the scale parameter estimation the scale parameter estimation the scale parameter estimation the scale parameter estimation the scale parameter estimation the scale parameter estimation the scale parameter estimation the scale parameter estimation the scale parameter estimation the scale parameter estimation the scale parameter estimation the scale parameter estimation the scale parameter estimation the scale parameter estimation the scale parameter estimation the scale parameter estimation the scale parameter estimation the scale parameter estimation the scale parameterfor for for for the two parameter Gamma Distribution, and compared it with some estimation methods for estimation the scale parameter estimation the scale parameter estimation the scale parameter estimation the scale parameter estimation the scale parameter estimation the scale parameter estimation the scale parameter estimation the scale parameter estimation the scale parameter estimation the scale parameter estimation the scale parameter estimation the scale parameter estimation the scale parameter estimation the scale parameter estimation the scale parameter estimation the scale parameter estimation the scale parameter estimation the scale parameter estimation the scale parameter estimation the scale parameter estimation the scale parameter estimation the scale parameter estimation the scale parameter estimation the scale parameter estimation the scale parameter estimation the scale parameter estimation the scale parameter estimation the scale parameter estimation the scale parameter estimation the scale parameter estimation the scale parameter. The methods are:Maximum likelihood Estimator Method (MLE), Standard Bayesian Method (SB), Furthermore; the researcher suggested two mixture methods for estimation; the first Mixture Method between Maximum Likelihood Estimator Method and Pitman Method (MIX I), and the second Mixture Method between Standard Bayesian Method and Pitman Method (MIX II).Comparison was conducted between the methods mentioned above to estimate the scale parameter in the experimental aspect to find the best estimation method. Generally, a comparison between the estimation methods of estimating the scale parameter is made using the relative efficiency of the risk efficiency under squared error loss function to find the best method through Monte Carlo simulation. Simulation examples are worked out, where the generation of random data, depending on the different sample sizes and run size (L=1000). The Pitman method is found to be the best method for estimation the scale parameter.


Article
Estimating the Reliability of the General Linear Failure 20 Distribution Using Simulation
تقدير معوليه توزيع الفشل الخطي العام باستخدام المحاكاة

Authors: Amal S. Atta امل صادق عطا --- Nasser M. Abbas نصیر مالك عباس
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2014 Volume: 32 Issue: 1 Part (A) Engineering Pages: 1-18
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

This paper deals with estimating parameters and reliability function for the general linear failure rate distribution, which is an important probability distribution for studying the time to failure for machines and equipment. The parameters of location ( ), and scale parameter ( ), were estimated, while the shape parameter ( ) considered known. Three statistical methods are used for estimation which include maximum likelihood method, least square method, and proposed method including finding a mixed distribution, from using maximum likelihood and lest square estimator with proportion ( ), (1− ). The comparison between estimators has been done through simulation procedure using differentsample size like ( =15,30,50,75,100), and each experiment is replicated( =1000). The comparison done using the statistical measure mean square error (MSE), all results of comparison were represented in Tables.


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
Comparing Estimators of Scale and Reliability Function of Frechet two Parameters Distribution

Author: Zainab Falih Hamza زينب فالح حمزة
Journal: THE IRAQI MAGAZINJE FOR MANAGERIAL SCIENCES المجلة العراقية للعلوم الادارية ISSN: ISSN 10741818 Year: 2015 Volume: 11 Issue: 44 Pages: 165-178
Publisher: Kerbala University جامعة كربلاء

Loading...
Loading...
Abstract

This paper deals with comparing different estimator of scale parameter (θ) and reliability function [R(t)] of the two parameters Frechet distribution considering the shape parameter (λ) is known, using different methods, these methods are least square, L – moment, proposed Bayes estimator and maximum likelihood method. The comparison has been done through simulation using different sample size (n=30,60,90,120,150), and different set of initial values (λ=2,3,4,θ=0.5,1,1.5,c=1,2), each experiment replicated (R=500), the comparison has been done using mean square error, all results explained in tables.


Article
Estimating the Reliability Function of (2+1) Cascade Model
تقدير دالة المعولية لنموذج كاسكاد (2+1)

Authors: Ahmed H. Khaleel أحمد هارون خليل --- Nada S. Karam ندى صباح كرم
Journal: Baghdad Science Journal مجلة بغداد للعلوم ISSN: 20788665 24117986 Year: 2019 Volume: 16 Issue: 2 Pages: 395-402
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

This paper discusses reliability R of the (2+1) Cascade model of inverse Weibull distribution. Reliability is to be found when strength-stress distributed is inverse Weibull random variables with unknown scale parameter and known shape parameter. Six estimation methods (Maximum likelihood, Moment, Least Square, Weighted Least Square, Regression and Percentile) are used to estimate reliability. There is a comparison between six different estimation methods by the simulation study by MATLAB 2016, using two statistical criteria Mean square error and Mean Absolute Percentage Error, where it is found that best estimator between the six estimators is Maximum likelihood estimation method.

يناقش هذا البحث معولية نموذج كسكاد (1+2) لتوزيع معكوس ويبل . تم ايجاد معولية النموذج عندما تكون المتانة والاجهاد لهما توزيع معكوس ويبل حيث معلمة القياس غير معلومة ومعلمة الشكل معلومة . ست طرق تقدير (الامكان الاعظم , العزوم , المربعات الصغرة المربعات الصغرة المرجحة , الانحدار و الرتب المؤية ) استخدمت لإيجاد تقديرات المعولية . المقارنة بين الطرق السته المختلفة بواسطة دراسة المحاكاة بواسطة ماتلاب 2016, باستخدام معيارين احصائيين هما متوسط مربع الخطأ و معيار متوسط الخطأ النسبي المطلق ,حيث وجد ان افضل تقدير بين المقدرات الستة هو مقدر الامكان الاعظم .


Article
different estimators of the two unknown parameters (shape and scale parameter) of a generalized exponential distribution behave for different sample sizes and for different parameter values. In particular,
تقدير معلمتي التوزيع الاسي العام باستخدام اسلوب المحاكاة

Authors: الاء ماجد حمد --- حازم منصور كوركيس --- عبد الخالق عبد الجبار النقيب
Journal: journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية ISSN: 2227 703X / 2518 5764 Year: 2010 Volume: 16 Issue: 57 Pages: 11-22
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

The main aim of this paper is to study how the different estimators of the two unknown parameters (shape and scale parameter) of a generalized exponential distribution behave for different sample sizes and for different parameter values. In particular, . Maximum Likelihood, Percentile and Ordinary Least Square estimators had been implemented for different sample sizes (small, medium, and large) and assumed several contrasts initial values for the two parameters. Two indicators of performance Mean Square Error and Mean Percentile Error were used and the comparisons were carried out between different methods of estimation by using monte carlo simulation technique .. It was observed from the results that the PCE method had a better performance than the other methods for different sample sizes.

الملخص
في هذا البحث تم مقارنة مقدرات طرائق الأمكان الأعظم، الأمكان الأعظم المئوية وطريقة المربعات الصغرى الاعتيادية لكل من معلمتي القياس والشكل حيث كان الأنموذج الأحصائى هو الأسي وذلك بتوظيف أسلوب (Monte Carlo)في المحاكاة ولحجوم عينات مختلفة وبافتراض العديد من التقابلات عند القيم الأبتدائية للمعلمتين وقد تم أعتماد مؤشرين احصائيين من أجل المقارنة بين أفضلية المقدرات وهما متوسط مربعات الخطأ (MSE) ومتوسط النسبة المئوية للخطأ (MPE) ولقد تم التوصل في هذا ألبحث الى أن طريقة PCE هي الأفضل ولجميع حجوم العينات.


Article
A comparison between bayesian and other method for estimation of scale parameter of Weibull distribution by using simulation
مقارنة طرائق بيز مع طرائق أخرى لتقدير معلمة القياس لتوزيع ويبل باستخدام المحاكاة

Author: جاسم حسن لازم
Journal: journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية ISSN: 2227 703X / 2518 5764 Year: 2011 Volume: 17 Issue: 63 Pages: 303-322
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Weibull distribution is considered as one of the most widely distribution applied in real life, Its similar to normal distribution in the way of applications, it's also considered as one of the distributions that can applied in many fields such as industrial engineering to represent replaced and manufacturing time ,weather forecasting, and other scientific uses in reliability studies and survival function in medical and communication engineering fields. In this paper, The scale parameter has been estimated for weibull distribution using Bayesian method based on Jeffery prior information as a first method , then enhanced by improving Jeffery prior information and then used as a second method ,moreover another Bayesian method has been suggested based on Jeffery's method also, then a comparison between Bayesian methods with other methods (Maximum likelihood estimator, Moment ,least squares) has been made and then applied using supposed shape parameters, scale parameter , and constant c ,sample sizes (10,20,30,50,100) Finally the results showed the superiority of Maximum likelihood ,While the second best estimation method bounced between the first and second Bayes method and Moments method.

يعد توزيع ويبل من التوزيعات الواسعة التطبيق في الحياة العملية إذ يقترب من التوزيع الطبيعي من حيث الانتشار في التطبيق، كما يعتبر من التوزيعات التي يمكن تطبيقها في مجالات عدة منها استخدامه في الهندسة الصناعية لتمثيل أوقات التسليم والتصنيع كما يستخدم للتنبؤ في الطقس كما إن له استخدامات علمية أخرى منها دراسات المعولية ودوال البقاء في المجال الطبي وهندسة الاتصالات[1],[7] .
وفي هذا البحث تم تقدير معلمة القياس (scale parameter) لتوزيع ويبل إذ تم استخدام طريقة بيز المعتمدة على معلومات جفري المسبقة Jeffrey prior information كطريقة أولى وتم توسيع طريقة بيز وذلك بتوسيع معلومـات جفري المسبقة واسُتخدمت هذه الطريقة كطريقة ثانية كما تم اقتراح طريقة بيزية أخرى بالاعتماد أيضا على معلومات جفري المسبقة وتم مقارنة الطرائق البيزية مع الطرائق الأخرى (الإمكان الأعظم، العـزوم , المربعـات الصغـرى) وتطبيقها بقيم افتراضية لمعلمة الشكل(shape parameter ) ومعلمة القياس(scale parameter ) والثابت c واستُخدم لهذا الغرض حجوم العينات (100,50,30,20,10) إذ أظهرت النتائج تفوق طريقة الإمكان الأعظم وتراوحت ثاني أفضل طريقة تقدير بين طريقة بيز الأولى وطريقة بيز الثانية وطريقة العزوم.


Article
CALCULATION BIASES FOR COEFFICIENTS AND SCALE PARAMETER FOR LINEAR (TYPE 1) EXTREME VALUE REGRESSION MODEL FOR LARGEST VALUES
احتساب مقدار التحيز لمعاملات ومعلمة القياس لنموذج انحدار القيمة المتطرفة الخطي (النوع الأول) وللقيم الكبرى

Authors: عادل أحمد هدو الربيعي --- فاطمة جاسم محمد العزاوي
Journal: journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية ISSN: 2227 703X / 2518 5764 Year: 2013 Volume: 19 Issue: 74 Pages: 295-310
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Characterized by the Ordinary Least Squares (OLS) on Maximum Likelihood for the greatest possible way that the exact moments are known , which means that it can be found, while the other method they are unknown, but approximations to their biases correct to 0(n-1) can be obtained by standard methods. In our research expressions for approximations to the biases of the ML estimators (the regression coefficients and scale parameter) for linear (type 1) Extreme Value Regression Model for Largest Values are presented by using the advanced approach depends on finding the first derivative, second and third.

تمتاز طريقة المربعات الصغرى الاعتيادية عن طريقة الإمكان الأعظم بأن العزوم المضبوطة تكون معروفة، أي أنه يمكن أن توجد، بينما الطريقة الأخرى فإنها تكون غير معروفة ، ولكن التقريبات لتحيزاتها يمكن أن توجد باستخدام الطرق القياسية. في بحثنا، تم التوصل إلى صيغ تقريبية للتحيز لمقدرات الإمكان الأعظم (معاملات الانحدار ومعلمة القياس) لنموذج انحدار القيمة المتطرفة الخطي (النوع الأول) وللقيم الكبرى وذلك باستخدام أسلوب متقدم يعتمد على إيجاد المشتقة الأولى والثانية والثالثة.


Article
مقارنة مقدرات بيز مع اخرين، لمعلمة القياس ودالة المعولية لتوزيع Frechet ذي المعلمتين
Comparing Bayes Estimators With others , for scale parameter and Reliability function of two parameters Frechet distribution

Author: ميسون حميد فرج
Journal: journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية ISSN: 2227 703X / 2518 5764 Year: 2016 Volume: 22 Issue: 88 Pages: 1-15
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

يهتم هذا البحث بمقارنة مقدر الإمكان الأعظم ومقدر Bayes مقترح بإفتراض دالة خسارة Entropy وكذلك مقدر Bayes مقترح آخر، لتقدير معلمة القياس، ومن ثم دالة المعولية. و بواسطة المحاكاة باعتبار

This Paper deals with comparing maximum likelihood estimator , and the second one is proposed Bayes estimator under General Entropy loss Function using Prior ,while the third estimator is also Bayes under quadratic loss Function and using proposed prior , After estimator ,we also estimate Reliability Function R and considering the shape parameter


Article
Comparing parameters and Reliability of two-parameters exponential
تقدير معلمات ومعولية التوزيع الأسي ذي المعلمتين

Author: حيدر عدنان أمير
Journal: journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية ISSN: 2227 703X / 2518 5764 Year: 2015 Volume: 21 Issue: 84 Pages: 381-391
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

One of the most important problems in the statistical inference is estimating parameters and Reliability parameter and also interval estimation , and testing hypothesis . estimating two parameters of exponential distribution and also reliability parameter in a stress-strength model. This parameter deals with estimating the scale parameter and the Location parameter µ , of two exponential distribution ,using moments estimator and maximum likelihood estimator , also we estimate the parameter R=pr(x>y), where x,y are two- parameter independent exponential random variables .Statistical properties of this distribution and its properties is studied , and simulation procedure is used to find estimators using four set of initial values of parameters were found ) for different sample size (n=10,25,50,75,100) L=500 , and the results are compared using mean square error offer that the parameter R is also estimated and compared using MSE . the results are explained in tables .

من المسائل المهمة في النظرية الإحصائية تقدير المعلمات واختبار الفرضيات ,ونظرا لأهمية التوزيع الآسي ذي المعلمتين في تمثيل الوقت المستغرق للفشل للمركبة أو للأجزاء بعد مرور فترة زمنية معينة (t>m) لذلك عملنا على دراسة هذا التوزيع الاحتمالي ذي معلمة القياس ومعلمة الموقع µ , وتقدير المعلمتين بطريقتي العزوم والإمكان الأعظم , ثم تقدير المعولية R=pr(x>4) حيث أعطيت أربع مجموعات قيم أولية للمعلمات ( ) وأجريت تجارب المحاكاة على هجوم عينات مختلفةهي n=10,25,50,75,100)) وكررت كل تجربة (L=500) مرة وبعد تقدير المعلمتين) ), عملنا على تقدير معلمة المعولية R , وقورنت النتائج باستخدام المقياس الإحصائي متوسط مربعات الخطأ) MSE(ووجد أن قيم هي أعلى من تلك لجميع العينات , وكانت قيم MSE) ) بطريقة الإمكان الأعظم اصغر منها) MSE ( ) , مما يؤكد ذلك على أهمية طريقة الإمكان الأعظم في التقدير . وقد عرضت النتائج في جداول خاصة , أما ترتيب البحث فيشمل أولا الملخص باللغتين العربية والانكليزية والكلمات المفتاحية ثم المقدمة , الهدف , الجانب النظري , الجانب التجريبي والاستنتاجات والمصادر .

Listing 1 - 10 of 10
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (10)


Language

English (5)

Arabic and English (4)

Arabic (1)


Year
From To Submit

2019 (1)

2017 (1)

2016 (1)

2015 (2)

2014 (1)

More...