Share
بعض المقدرات لتوزيع باريتو النوع الاول : دراسة مقارنة == Some Estimators of The Pareto Type I Distribution / A Comparison Study
Author name:
نجم عبد عليوي الغزي
Supervisor name:
هدى عبد الله رشيد
General topic:
Mathematics
Specific topic:
Mathematics
Degree:
Master
University:
Mustansiriyah University - College Of Science - Department Of Mathematics
Language:
English
University location:
Baghdad
First pages:
27T997 - p.pdf
Abstract:
ان توزيع باريتو هو واحدا من اهم التوزيعات التي يتم استخدامها على نطاق واسع في وصف الظواهر الاجتماعية، والعلمية، والطبيعية، فضلا عن العديد من انواع الظواهر الاخرى، التي تلعب دورا هاما في نمذجة المعولية ونماذج الطابور في بحوث العمليات. يتمثل الهدف الرئيس من هذه الدراسة في ايجاد ومقارنة اداء المقدرات التقليدية المتمثلة بـ "مقدر الامكان الاعظم (MLE) والمقدر غير المتحيزذي اقل تباين منتظم (UMVUE) ومقدراقل متوسط لمربعات الخطا (MinMSE)" ومقدرات بيز القياسية لمعلمة الشكل، θ ، ودالة المعولية R(t) بافتراض ان معلمة القياس، α، معلومة. وللحصول على افضل فهم للتحليل البيزي افترضنا توزيع لا معلوماتي "جفري" وتوزيع معلوماتي اولي "الاسي" (Exponential) تحت دوال خسارة. تم في الجانب النظري اشتقاق جميع المقدرات اما الجانب الاساسي من هذه الرسالة فكان الجانب التجريبي الذي تضمن توظيف اسلوب المحاكاة بطريقة مونت كارلو (Monte Carlo) لمقارنة اداء مقدرات معلمة الشكل من خلال توظيف متوسط مربعات الخطا (MSE) ومقارنة اداء مقدرات دالة المعولية من خلال توظيف متوسط مربعات الخطا (MSE) ومتوسط مربع الخطا التكاملي (IMSE). من بين الاستنتاجات التي تم التوصل اليها، المقدرات الكلاسيكيه لمعلمة الشكل كان الافضل اداء MinMSE ، بينما MLE كان الاسوا من بين المقدرات الثلاثة لجميع حجوم العينات ولجميع قيم ، θ ، اما مقدرات بيز القياسية فقد كانت على العموم باعتماد التوزيع المعلوماتي الاولي (exponential) هو الاسلوب الافضل لتقدير معلمة الشكل ودالة المعولية مقارنة باسلوب بيز القياسي باعتماد توزيع لا معلوماتي " جفري " ولمختلف دوال الخسارة ولجميع حجوم العينات ولمختلف قيم θ. | The Pareto distribution is a power law probability distribution that is used in description of social, scientific, geophysical, actuarial, and many other types of observable phenomena, which plays an important role in reliability modeling and a queuing model in operation research. The main objective of this thesis is to obtain and compare the performance of some classical estimators "Maximum likelihood estimator (MLE), Uniformly minimum variance unbiased estimator (UMVUE), and Minimum mean squared error estimator (MinMSE)" and the standard Bayesian estimators of the shape parameter, θ, and reliability function R(t) of the Pareto type I distribution with assuming that, the scale parameter, α, is known. In order to get better understanding in our Bayesian analysis we consider non - informative prior using Jeffrey’s prior Information as well as informative prior represented by exponential conjugate prior under different loss functions. Classical estimators for the shape parameter, have been compared theoretically, based on their mean squared errors (MSE's). We obtain that, MinMSE is the best estimator, while MLE is the worse among these three classical estimators. In the theoretical part we derive all the estimators. All estimators for θ, are compared empirically using Monte Carlo simulation by applying the mean squares error while, the estimates of R(t) were compared by using two statistical measures represented by the mean squares error (MSE) and integral mean squares error (IMSE). Among the conclusions that have been reached, in general, the performance of Bayes estimator for θ and R(t), under different loss functions with exponential prior is better comparing to the corresponding Jeffrey's prior for all cases.
