عناصر مشابهة
Bayes Estimation under Balanced Loss Functions
| المصدر: | مجلة الإدارة والاقتصاد |
|---|---|
| الناشر: |
الجامعة المستنصرية - كلية الإدارة والاقتصاد
|
| المؤلف الرئيسي: | |
| المجلد/العدد: | س42, ع119 |
| محكمة: | نعم |
| الدولة: | العراق |
| التاريخ الميلادي: | 2019 |
| الصفحات: | 108 - 120 |
| DOI: | 10.31272/JAE.42.2019.119.8 |
| ISSN: | 1813-6729 |
| رقم MD: | 987697 |
| نوع المحتوى: | بحوث ومقالات |
| اللغة: | English |
| قواعد المعلومات: | EcoLink |
| مواضيع: | |
| رابط المحتوى: |
| المستخلص: | In this research, the researcher has derived different standard Bayes estimators for scale parameter of Exponential distribution by using balanced and unbalanced loss function. This estimation includes two cases availability and lack of primary information (Jeffery and Gamma conjugate priors) about the phenomenon studied. Simulation experiments with different sample sizes and virtual parameters have been built for this purpose, then a comparison is mads between these estimators depend on the Mean Square Error (MSE) criteria. The results have demonstrating the superiority of balanced loss functions in the absence of prior information about the phenomenon studied, while they may not have the same efficiency if availability of prior information about this phenomenon is cannot found. تم في هذا البحث إيجاد مقدرات طريقة بيز القياسية لمعلمة القياس للتوزيع الأسي باستخدام دوال الخسارة المتزنة وغير المتزنة، وذلك في حالتي توفر وعدم معلومات مسبقة (دالة كاما المرافقة الطبيعية ومعلومات فيشر على التوالي) عن الظاهرة المدروسة. تم بناء تجارب محاكاة بأحجام عينات ومعلمات افتراضية مختلفة لهذا الغرض، ثم أجريت مقارنة بين هذه المقدرات بالاعتماد على معيار متوسط مربعات الخطأ (MSE). أثبتت النتائج أفضلية تقديرات دوال الخسارة المتزنة في حالة غياب (أو قلة) المعلومات المسبقة حول الظاهرة المدروسة، في حين أنها قد لا تكون بنفس الفعالية إذا ما توفرت المعلومات المسبقة حول تلك الظاهرة. |
|---|
