ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







Estimating the Parameters of Mixture Gamma Distributions Using Maximum Likelihood and Bayesian Method

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:
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
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