العنوان بلغة أخرى: |
تقدير معلمات توزيع كاما المختلط باستخدام دالة الإمكان الأعظم واستدلال بيز |
---|---|
المصدر: | المجلة العراقية للعلوم الإحصائية |
الناشر: | جامعة الموصل - كلية علوم الحاسوب والرياضيات |
المؤلف الرئيسي: | نجم، نغم إبراهيم عبدالله (مؤلف) |
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): | Najm, Nagham Ibrahim Abdulla |
مؤلفين آخرين: | الرسام، ريا سالم محمد علي (م. مشارك) |
المجلد/العدد: | مج21, ع1 |
محكمة: | نعم |
الدولة: |
العراق |
التاريخ الميلادي: |
2024
|
الصفحات: | 138 - 150 |
ISSN: |
1680-855X |
رقم MD: | 1480043 |
نوع المحتوى: | بحوث ومقالات |
اللغة: | الإنجليزية |
قواعد المعلومات: | EcoLink |
مواضيع: | |
كلمات المؤلف المفتاحية: |
توزيع كاما | التوزيعات المختلطة | التقدير البيزي | دالة الإمكان | خوارزمية تعظيم التوقع | ميتروبولس هاستينغ | Gamma Distribution | Mixture Distribution | Bayesian Estimation | Likelihood Function | Expectation Maximization Algorithm | Metropolis-Hastings
|
رابط المحتوى: |
الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها. |
LEADER | 03045nam a22002417a 4500 | ||
---|---|---|---|
001 | 2223555 | ||
041 | |a eng | ||
044 | |b العراق | ||
100 | |9 785187 |a نجم، نغم إبراهيم عبدالله |e مؤلف |g Najm, Nagham Ibrahim Abdulla | ||
245 | |a Estimating the Parameters of Mixture Gamma Distributions Using Maximum Likelihood and Bayesian Method | ||
246 | |a تقدير معلمات توزيع كاما المختلط باستخدام دالة الإمكان الأعظم واستدلال بيز | ||
260 | |b جامعة الموصل - كلية علوم الحاسوب والرياضيات |c 2024 | ||
300 | |a 138 - 150 | ||
336 | |a بحوث ومقالات |b Article | ||
520 | |a يركز هذا البحث على توزيع كاما المختلط حيث تستخدم تقنيتي دالة الإمكان الأعظم وأسلوب بيز لتقدير معلماته. تستخدم هذه الدراسة خوارزمية تعظيم التوقع Expectation Maximization Algorithm (EM) لإيجاد مقدرات الإمكان الأعظم كما تم استخدام خوارزمية ميتروبولس هاستنغ Metropolis-Hastings Algorithm (MT) المحاكاة التقديرات البيزية لمعلمات توزيع كاما المختلط، ثم تتم مقارنة هذه المقدرات باستخدام مجموع معامل التحيز (MBise) والجذر التربيعي المتوسط الخطأ (MSE). وقد تبين أن مقدر بيز هو افضل من مقدر الإمكان الأعظم. |b This paper focuses on the mixture Gamma distribution and uses the maximum likelihood and Bayesian techniques to estimate its parameters. This study uses Expectation Maximization Algorithm (EM) to find the maximum likelihood estimators and the random Metropolis-Hastings algorithm is used to simulate the Bayesian estimates of the parameters of mixture gamma distribution. then these estimates are compared by using the sum of the modulus of the bias (MBias), and the root-mean square error (RMSE). It has been shown that the Bayesian estimator is better than the maximum likelihood estimator. | ||
653 | |a التوزيع الأسي |a الدالة الرياضية |a المتغيرات العشوائية | ||
692 | |a توزيع كاما |a التوزيعات المختلطة |a التقدير البيزي |a دالة الإمكان |a خوارزمية تعظيم التوقع |a ميتروبولس هاستينغ |b Gamma Distribution |b Mixture Distribution |b Bayesian Estimation |b Likelihood Function |b Expectation Maximization Algorithm |b Metropolis-Hastings | ||
700 | |9 110789 |a الرسام، ريا سالم محمد علي |e م. مشارك |g Al-Rassam, Raya Salim | ||
773 | |4 الاقتصاد |6 Economics |c 011 |e Iraqi Journal of Statistical Science |f Al-maǧallaẗ al-ʻirāqiyyaẗ li-l-ʻulūm al-iḥsāʼiyyaẗ |l 001 |m مج21, ع1 |o 1147 |s المجلة العراقية للعلوم الإحصائية |v 021 |x 1680-855X | ||
856 | |u 1147-021-001-011.pdf | ||
930 | |d n |p y |q n | ||
995 | |a EcoLink | ||
999 | |c 1480043 |d 1480043 |