المصدر: | مجلة التجارة والتمويل |
---|---|
الناشر: | جامعة طنطا - كلية التجارة |
المؤلف الرئيسي: | القزاز، أحمد حلمي أحمد (مؤلف) |
مؤلفين آخرين: | عبدالواحد، عبدالرؤوف عبدالرحمن (م. مشارك) , أبو زيد، نصر إبراهيم رشوان نصر (م. مشارك) |
المجلد/العدد: | ع3 |
محكمة: | نعم |
الدولة: |
مصر |
التاريخ الميلادي: |
2023
|
الشهر: | سبتمبر |
الصفحات: | 1002 - 1042 |
ISSN: |
1110-4716 |
رقم MD: | 1421075 |
نوع المحتوى: | بحوث ومقالات |
اللغة: | العربية |
قواعد المعلومات: | EcoLink |
مواضيع: | |
كلمات المؤلف المفتاحية: |
معاينة المجموعة المرتبة | معاينة المجموعة المرتبة وسيطا | معاينة المجموعة المرتبة ذات التصنيف الجديد | المعاينة العشوائية البسيطة | الإمكان الأعظم | العزوم الخطية | RSS | MRSS | NRSS | SRS | ML | L-Moments
|
رابط المحتوى: |
المستخلص: |
البحث بعض الخصائص الإحصائية لتوزيع Exponential Lomax وهي دالة البقاء والدالة التراكمية لدالة الخطر ودالة العزوم والدالة المولدة للعزوم والدالة المميزة والعزوم غير التامة الإحصاءات المرتبة ومقياس ريني إنتروبي. كما يستعرض هذا البحث تقدير معالم توزيع Exponential Lomax باستخدام طريقتي الإمكان الأعظم ML والعزوم الخطية -L Moments في حالات مختلفة من طرق المعاينة وهي المعاينة العشوائية البسيطة SRS ومعاينة المجموعة المرتبة RSS ومعاينة المجموعة المرتبة وسيطاً MRSS ومعاينة المجموعة المرتبة ذات التصنيف الجديد NRSS. وقد توصل البحث الي ان المقدرات الناتجة من استخدام طرق المعاينة المرتبة RSS، MRSS، NRSS أكثر كفاءة من الناتجة من طريقة المعاينة العشوائية البسيطة SRS، وذلك من خلال دراسة محاكاة والتطبيق على بيانات حقيقية وذلك بالاعتماد على متوسط مربعات الأخطاء MSE. This paper, aims to study some of the statistical properties of the Exponential Lomax distribution, which are the survival function, Cumulative Hazard Function, Moment Function, Moment Generating Function, Characteristic Function, Incomplete Moments, Order Statistics, and Rényi Entropy measure. In this paper, unknown parameters of Exponential Lomax distribution were estimated using ML and L-moments methods based on SRS, RSS, MRSS, PRSS and NRSS techniques. In general, estimates based on NRSS, PRSS, MRSS, and RSS techniques are more efficient than SRS estimators, through a simulation study and application on real data, depending on the mean squares errors (MSE). |
---|---|
ISSN: |
1110-4716 |