ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







Numerical Approximations to Estimate the Overlapping Measures for Weibull Distributions

العنوان بلغة أخرى: التقريبات العددية لتقدير مقاييس التداخل لتوزيعات وايبل
المؤلف الرئيسي: أبو الهيجاء، ميرفت محمود (مؤلف)
مؤلفين آخرين: أعدوس، عمر محمد (مشرف)
التاريخ الميلادي: 2021
موقع: إربد
الصفحات: 1 - 77
رقم MD: 1259309
نوع المحتوى: رسائل جامعية
اللغة: الإنجليزية
الدرجة العلمية: رسالة ماجستير
الجامعة: جامعة اليرموك
الكلية: كلية العلوم
الدولة: الاردن
قواعد المعلومات: Dissertations
مواضيع:
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

4

حفظ في:
المستخلص: تتناول هذه الأطروحة، مشكلة تقدير المقاييس المتداخلة عند إعطاء متغيرين عشوائيين مستقلين (X,Y) تحت توزيع وايبل ثنائي المعلمات. في هذه الأطروحة، تم النظر في خمس مقاييس متداخلة بعين الاعتبار وهم: 1. Matusita`s measure (ρ) 2. Morsita`s measure (λ) 3. Weitzman’s measure (Δ) 4. Pianka’s measure (PI) 5. Kullback-Leibler’s measure (KL) في الأدبيات تحت توزيع وايبل بمعلمات مقياس (ρ, λ, Δ) تمت دراسة أول ثلاثة مقاييس مختلفة ولكن لها نفس معلمات الشكل. ولكن لم نجد أي دراسة في الأدبيات السابقة لدراسة المقياسين الآخرين حتى تحت أي قيود على توزيع وايبل. في هذه الأطروحة، تم إعادة دراسة أول ثلاثة مقاييس وتم إيجاد طريقة جديدة للتعبير عن كل مقياس اعتمادا على طرق التكامل العددي التي تبسط التعامل مع هذه المقاييس وبناء على هذه الطرق قمنا باقتراح مقدرات جديدة لهذه المقاييس دون أي قيود على معلمات توزيع وايبل. لذلك، فإنه تم تطوير المقدرات المقترحة لمقاييس التداخل بالاعتماد على قواعد التكامل العددي وتعرف باسم قواعد شبه المنحرف وقواعد سيمبسون 3/1 وقواعد سيمبسون 8/3. بالاعتماد على تقنية محاكاة مونتو كارلو تم التحقيق في التحيز النسبي (RB) والخطأ التربيعي النسبي (RMSE) للمقدرات المقترحة. وأظهرت نتائج المحاكاة أن أداء المقدرات الحالية كانت أفضل من المقدرات الأخرى وفي جميع الحالات المدروسة تقريبا. أما بالنسبة لآخر مقياسين (KL, PI) قمنا باشتقاق مقدرات جديدة على أساس افتراض معلمات الشكل متساوية ولكن معلمات القياس مختلفة لتوزيع وايبل.

عناصر مشابهة