ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







Bayesian Inference on the Generalized Gamma Distribution

العنوان بلغة أخرى: الاستدلال البايزي لتوزيع جاما المعمم
المؤلف الرئيسي: المصري، حنين سلامة سليمان (مؤلف)
مؤلفين آخرين: الريفي، محمد اسحق (مشرف)
التاريخ الميلادي: 2019
موقع: غزة
الصفحات: 1 - 118
رقم MD: 1031322
نوع المحتوى: رسائل جامعية
اللغة: الإنجليزية
الدرجة العلمية: رسالة دكتوراه
الجامعة: الجامعة الإسلامية (غزة)
الكلية: كلية العلوم
الدولة: فلسطين
قواعد المعلومات: Dissertations
مواضيع:
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

4

حفظ في:
المستخلص: This study focuses on the three-parameter generalized gamma distribution and uses Bayesian techniques to estimate its parameters using conjugate priors. Many authors considered estimating the parameters of the generalized gamma distribution in a Bayesian framework using Jeffrey,s priors. Others used different loss functions and the least squares approach. This study uses Bayesian techniques to estimate the parameters of the three-parameter generalized gamma distribution by using conjugate priors. The random Metropolis algorithm is used to simulate the Bayesian estimates of the three parameters. Then these estimates are compared to the maximum likelihood estimates using the mean error through simulation. It has been shown in this study that the obtained estimates using this approach is more accurate than the traditional methods of estimation such as the Maximum likelihood method. The same approach is then used to estimate the parameters of mixtures of the generalized gamma parameters using conjugate priors

عناصر مشابهة