ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > تكييف توزيع ويبولي ذو المعلمتي...>الوصف

تكييف توزيع ويبولي ذو المعلمتين من خلال تحويل انتروبي مع المحاكاة

العنوان بلغة أخرى: Modification on Two Parameters Weibull Through Entropy Transformation, With Simulation
المصدر: مجلة الأقتصادي الخليجي
الناشر: جامعة البصرة - مركز دراسات الخليج العربي
المؤلف الرئيسي: عبدالوهاب، انعام (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Abdel Wahab, Annam
المجلد/العدد: ع44
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2020
الشهر: حزيران
الصفحات: 113 - 134
DOI: 10.33762/1287-000-044-003
ISSN: 1817-5880
رقم MD: 1265023
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
الإحصاء | التوزيعات الاحتمالية | توزيع وايبول | معلمات وايبول | معلمة الشكل | معلمة القياس | التحويل الإنتروبي | مقدر الاحتمالية القصوى | مقدر اللحظات | المحاكاة
كلمات المؤلف المفتاحية:
توزيع وايبول | مقدر الاحتمالية القصوى (MLE) | مقدر اللحظات (MOM) | النسب المئوية | معلمتان وايبول | معلمة القياس | معلمة الشكل | حجم العينة | عامل غامض | Weibull Distribution | Maximum Likelihood Estimator (MLE) | Moments Estimator(MOM) | Percentiles' | Two Parameter Weibull | Scale Parameter | Shape Parameter | Sample Size | Fuzzy Factor
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

1

حفظ في:
المستخلص: يتناول هذا البحث الحصول على عائلة جديدة من weibull مع معلمتين، (معلمة المقياس، P: معلمة الشكل) من خلال تطبيق تحويل الإنتروبي، يتم الحصول على pdf الجديد، وكذلك CDF الجديد، ويتم اشتقاق صيغة اللحظات الرابعة، ثم المعلمات (يتم تقديرها بواسطة مقدر الاحتمالية القصوى (MLE)، وطريقة مقدر اللحظات (MOM) بالإضافة إلى بعض الطرق المقترحة (PROP). تتم المقارنة عن طريق المحاكاة، باستخدام حجم عينة مختلف (ن = ٢٠، ٤٠، ٦٠) والقيم الأولية للمعامل بعد أن يتم تقديرها بثلاث طرق مختلفة (MLE MOM, PROP,)؛ ويتم إنشاء قيم من (C.D.F)، باستخدام التحويل العكسي ونأخذ مجموعة من (ثمانية) قيم للتطبيق والتقدير، لاختيار أفضل المقدرات التي تعطي أصغر متوسط للخطأ التربيعي، يتم شرح جميع النتائج بالجداول.

This paper deals with obtaining a new family of weibull with two parameters, (θ: scale parameter, P: shape parameter) through applying entropy transformation, the new p.d.f is obtained, and also new C.D.F, and the rth moments formula is derived, then the parameters (P, θ) are estimated by Maximum Likelihood Estimator (MLE), and Moments estimator (MOM) method as well as some proposed (PROP) method. The comparison is done by simulation, using different sample size (n=20, 40, 60) and initial values of parameter).after they are estimated by different three methods (MLE, MOM, PROP); and the values of (ti) is generated from C.D.F, using inverse transformation and we take set of eight values of (ti) for application and estimation, to choose best estimators that gives smallest Mean square error, all the results are explained by tables.
ISSN: 1817-5880

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.