ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > Robust Estimation Methods of E...>الوصف

Robust Estimation Methods of Exponentiated Inverted Weibull Distribution with Outliers

المصدر: مجلة التجارة والتمويل
الناشر: جامعة طنطا - كلية التجارة
المؤلف الرئيسي: Hagag, Abd-El-Wahab E. (Author)
المجلد/العدد: ع4
محكمة: نعم
الدولة: مصر
التاريخ الميلادي: 2022
الشهر: ديسمبر
الصفحات: 102 - 123
DOI: 10.21608/caf.2022.268347
ISSN: 1110-4716
رقم MD: 1363914
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: الإنجليزية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
الأساليب الإحصائية | التقديرات الحصينة | توزيع وايبول | محاكاة مونتي كارلو | القيم الشاذة
كلمات المؤلف المفتاحية:
Exponentiated Inverted Weibull | Classical Estimation Methods | Robust Estimation | Least Absolute Deviations and M-Estimation
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

1

حفظ في:
المستخلص: يهدف البحت إلى دراسة طرق التقدير الحصيئة لمعلمة الموضع والمقياس لتوزيع معكوس وايبل الأسي في حالة وجود قيم شاذة في البيانات، حيث يؤدى وجود قيم شاذة بالبيانات إلى خلل كبير في نتائج التحليل الإحصائي الخاصي بتلك البيانات، وخصوصا عند استخدام الطرق التقليدية مثل طريقة المربعات الصغرى وطريقة الإمكان الأكبر. ولذلك فإن الهدف من الدراسة هو عمل مقارنة بين الطرق التقليدية في التقدير والطرق غير التقليدية مثل طريقة اقل الانحرافات المطلقة (LAD) وأيضا M. estimation و M. Bisquare (MB) لمعرفة أفضل طرق التقدير عند وجود قيم متطرفة في البيانات. وقد تمت الدراسة على توزيع معكوس وايبل الأسي باستخدام محاكاة مولتي كارلو، كما تم استخدام بيانات حقيقية وكانت نتائج التحليل تؤكد أن طرق التقدير الغير تقليدية أفضل مسن الطرق التقليدية حيث بينت الدراسة أن أفضل طرق التقدير هي M-estimation

This paper discussed robust estimation methods for point estimation of the shape and scale parameters for Exponentiated Inverted Weibull Distribution (EIW) using a complete dataset in the presence of various percentages of outliers. In the case of outliers, it is known that classical methods such as maximum likelihood estimation (MLE), least square (LS) in case of outliers cannot reach the best estimator. To confirm this fact, these classical methods were applied to the data of this study and compared with non-classical estimation methods. The non-classical (Robust) methods such as least absolute deviations (LAD), and estimation (using M. Huber (MH) weight and M. Bi-square (MB) weight) had been introduced to obtain the best estimation method for the parameters of the EIW distribution. The comparison was done numerically by using the Monte Carlo simulation study. The real dataset application confirmed that the M estimation method is very much suitable for estimating the EIW parameters. We concluded that the M-estimation method using Huber object function is a suitable estimation method in estimating the parameters of the EIW distribution for a complete dataset in the presence of various percentages of outliers.
ISSN: 1110-4716

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.