تم إضافة تقرير جديد 2024
ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا









الرئيسية > استعمال الخوارزمية الجينية لتق...>الوصف

استعمال الخوارزمية الجينية لتقدير معلمات توزيع كاما ليندلي

العنوان بلغة أخرى: Using Genetic Algorithm to Estimate Gamma Lindley Distribution Parameters
المصدر: مجلة الإدارة والاقتصاد
الناشر: الجامعة المستنصرية - كلية الإدارة والاقتصاد
المؤلف الرئيسي: شمال، إياد حبيب (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Shamal, Iyad Habib
مؤلفين آخرين: حسن، أرشد حميد (م. مشارك)
المجلد/العدد: ع141
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2023
الشهر: كانون الأول
الصفحات: 128 - 134
ISSN: 1813-6729
رقم MD: 1495669
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
الخوارزميات الجينية | التوزيعات الإحصائية | توزيع كاما ليندلي | دالة الهدف
رابط المحتوى:

الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها.
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: في هذا البحث تم عرض أهم التوزيعات الإحصائية الاحتمالية وهو توزيع كاما ليندل والناتج من دمج توزيع كاما مع توزيع ليندلي في حالة وجود معلمتين ويعتبر من التوزيعات المهمة في تطبيق الظواهر الاجتماعية والاقتصادية والطبيعية إذ تم دراسة أهم خواص توزيع كاما ليندلي مثل الدالة المولد للعزوم ودالة البقاء ودالة والمخاطرة. إن دراسة أهم طرائق تقدير معلمات توزيع كاما ليندلي تتمثل بمقدرات الإمكان الأعظم ومقدرات الخوارزمية الجينية وبالاعتماد على بيانات حقيقية تمثل معدل سقوط الأمطار المدنية بعقوبة من عام 1990-2020 تم تقدير معلمات توزيع كاما ليندلي، وكانت النتائج تدل على ملائمة البيانات لتوزيع كاما ليندلي وان مقدرات الخوازمية الجينية أفضل من مقدرات الإمكان الأعظم من خلال الاعتماد على معيار حسن المطابقة اكيكي ومعيار حسن المطابقة بيزا اكيكي.

In this research, the most important statistical probability distributions were presented, which is the Kamma Lindley distribution, which results from combining the Kamma distribution with the Lindley distribution in the case of the presence of two parameters. It is considered one of the important distributions in the application of social, economic, and natural phenomena, as the most important properties of the Kamma Lindley distribution were studied, such as the moment generating function, the survival function, and the survival function. And risk. The study of the most important methods for estimating the parameters of the Kamma Lindley distribution is represented by the maximum potential estimators and the estimators of the genetic algorithm, and based on real data representing the rainfall rate for the city of Baqubah from the year 1990 - 2020, the parameters of the Kamma Lindley distribution were estimated, and the results indicated the suitability of the data to the Kamma Lindley distribution and the algorithm estimators. Genetic is better than the maximum possibility estimator by relying on the Akiki goodness of fit criterion and the Pisa goodness of fit criterion.
ISSN: 1813-6729

عناصر مشابهة


© 2025 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.