Comparing Three Different Estimators of Reliability Function of Lognormal Distribution

تفصيل البيانات البيبلوغرافية
العنوان بلغة أخرى:	مقارنة ثلاث مقدرات للدالة المعولیة للتوزیع الطبیعي اللوغارتمي
المصدر:	مجلة المنصور
الناشر:	كلية المنصور الجامعة
المؤلف الرئيسي:	كریم، رابحة سلیم (مؤلف)
المجلد/العدد:	ع30
محكمة:	نعم
الدولة:	العراق
التاريخ الميلادي:	2018
الصفحات:	101 - 114
DOI:	10.36541/0231-000-030-011
ISSN:	1819-6489
رقم MD:	975519
نوع المحتوى:	بحوث ومقالات
اللغة:	English
قواعد المعلومات:	HumanIndex EcoLink
مواضيع:	اللوغاريتم \| الدالة المعولیة \| التوزیع الطبیعي \| طریقة الانحدار
رابط المحتوى:

صورة الغلاف

QR قانون

الوصف
المستخلص:	يتضمن هذا البحث مقارنة ثلاث طرائق لتقدير كل من معلمة القياس والشكل ودالة المعولة للتوزيع الطبيعي اللوغارتمي والطرائق هي الإمكان الأعظم، العزوم ومقدرات الانحدار الخطي، بعد تقدير المعلمات قدرت أيضا دالة المعولية باستخدام المحاكاة، حيث أخذت ثلاث حجوم عينات (n = 20, 40, 80) وتم توليد البيانات وقورنت نتائج المقدرات باستخدام المقياس الإحصائي (متوسط مربعات الخطأ) ووجد أن مقدرات الانحدار الخطي كانت هي الأفضل لأنها تمتلك أصغر متوسط مربعات خطأ، وعند تنفيذ تجارب المحاكاة تم تكرار كل تجربة (L = 1000) مرة وعرضت نتائج تقدير المعلمات ومقدرات المعولية في جداول خاصة. The estimation of reliability function is important to indicate the ability of machine and system to work without failure work for long time, this lead to increase productivity, the research include estimating reliability function of some probability distribution (which is the lognormal) with two parameters (μ, σ 2), where this distribution is necessary when the time failure is measured in hours, so it may be of large values, so transformation is taken on it and change values of (Ti ) into (log Ti). It is found that (log Ti) follow normal distribution (μ, σ 2), then estimating these parameters by maximum likelihood and moments estimator, also introduce simple linear regression in estimating (μ, σ 2) then [ Ȓ (t)]. The comparison has been done through simulation using different sets of initial values for (μ, σ 2) and different sets of (n = 20,40,80), the results are compared using statistical measure mean square error (MSE), and each experiment repeated (L = 1000 Times)