عناصر مشابهة
دراسة مقارنة في تقدير دالة المعولية لأنموذج ليندلي للإجهاد والمتانة
| المصدر: | مجلة الإدارة والاقتصاد |
|---|---|
| الناشر: |
الجامعة المستنصرية - كلية الإدارة والاقتصاد
|
| المؤلف الرئيسي: | |
| مؤلفين آخرين: | |
| المجلد/العدد: | س38, ع103 |
| محكمة: | نعم |
| الدولة: | العراق |
| التاريخ الميلادي: | 2015 |
| الصفحات: | 265 - 273 |
| ISSN: | 1813-6729 |
| رقم MD: | 803247 |
| نوع المحتوى: | بحوث ومقالات |
| اللغة: | Arabic |
| قواعد المعلومات: | EcoLink |
| مواضيع: | |
| رابط المحتوى: |
| المستخلص: | In this research the estimation of Reliability of the Stress-strength Model for Lindley Distribution has been made by using two important methods ,the first method is the Maximum Likelihood Method which consists the Bootstrap technique to solve the non-linear equations ,the second methods is the Standard Bayes method by using natural conjugate prior and Squared Error, Entropy loss functions, the Bayes Method includes using Markov Chain Monte Carlo approximate method to find the posterior's complex integrations. A comparison has been made between the MLE and Bayes methods in the experimental aspect to find the best method through simulation by using the Monte Carlo Method. Several experimentations have been made by using the Mean Square Error (MSE), the finding results shows comparative advantage for Standard Bayes method. تم في هذا البحث تقدير دالة المعولية لإنموذج ليندلي للإجهاد والمتانة وذلك باستخدام اثنين من الطرائق المهمة الطريقة الأولى هي طريقة الإمكان الأعظم (Maximum Likelihood Method) والتي تضمنت طريقة البوتستراب (Bootstrap) لحل معادلات الإمكان غير الخطية وإيجاد خصائص المقدر، والطريقة الثانية هي طريقة بيز القياسية (Standard Bayes Method) باستخدام دالة كثافة احتمالية أولية مرافقة طبيعية ودالتي خسارة مربع الخطأ والإنتروبي، وتوظيف طريقة مصفوفة ماركوف مونت كارلو (Markov Chain Monte Carlo) بأسلوب المعاينة (Importance Sampling) في إيجاد التكاملات المعقدة للتوزيع اللاحق وتم إجراء مقارنة بين أفضلية هذه الطرائق في الجانب التجريبي من خلال أسلوب المحاكاة باستخدام طريقة مونت كارلو (Monte Carlo)، وإجراء عدة تجارب مستخدمين المقياس الإحصائي متوسط مربعات الخطأ (MSE) لغرض الحصول على أفضل طريقة تقدير، وتم التوصل إلي أن طريقة بيز القياسية هي الأفضل نسبيا. |
|---|
