محتوى المقالة الرئيسي

علي محمد علي جيجان Alimohammed520@gmail.com


الملخص

في هذا البحث سنتناول تقدير معلمات انموذج Generalized Goel-okumoto اذ يحتوي هذا الانموذج على ثلاثة معلمات  ( ) الذي يمثل دالة المعدل الزمني لعمليات بواسون غير المتجانسة، سوف يتم تقدير معلمات هذا الانموذج بطريقتين لتقدير وهما طريقة الإمكان الأعظم وكذلك طريقة التقلص وللبحث عن  الطريقة الأفضل تم استخدام أسلوب المحاكاة وباختيار أربعة حجوم عينات مختلفة (30، 60، 90، 120) وذلك لبيان تأثير التغير الحاصل في حجوم العينات المختلفة على المعلمات التي سيتم تقديرها وكذلك تم فرض ثلاثة قيم أولية لكل معلمة من معلمات الانموذج المستخدم في هذا البحث، ولإجراء ذلك تم استخدام معيار المقارنة متوسط مربعات الخطأ حيث أوضحت النتائج ان طريقة التقلص هي الطريقة الأفضل في التقدير .

التنزيلات

بيانات التنزيل غير متوفرة بعد.

تفاصيل المقالة

كيفية الاقتباس
علي جيجان ع. م. (2020). تقدير معلمات انموذج Generalized Goel-okumoto باستخدام طريقتي الإمكان الأعظم والتقلص. مجلة تكريت للعلوم الادارية والاقتصادية, 16(52, 3), 474–482. https://doi.org/10.25130/tjaes.16.52.3.30
القسم
Articles

المراجع

‌أ. الطائي، عبد الحسين حبيب، كريم، اثير عبد الزهرة، 2018، مقارنة بين طريقة التقلص وطريقة الإمكان الأعظم لتقدير دالة البقاء لتوزيع ويبل في حالة بيانات مراقبة من النوع الأول باستخدام المحاكاة، مجلة جامعة كربلاء العلمية، المجلد 16، العدد 4، ص251-267.

‌ب. جعفر، آيات صادق، 2016، الطرائق البيزية والتقليدية في تقدير معلمات بعض نماذج بواسون غير المتجانسة مع تطبيق عملي، رسالة ماجستير في الإحصاء، كلية الإدارة والاقتصاد، جامعة بغداد.

‌ج. لازم، جاسم حسن، 2007، مقارنة طرائق دالة الشدة لعمليات بواسون غير المتجانسة، رسالة ماجستير في الإحصاء، كلية الإدارة والاقتصاد، جامعة بغداد.

Achcar, Jorge A., Barrios, Juan M., and Rodrigues, Eliane R., 2012, Comparing The Adequacy of Some Non-Homogeneous Poisson Models To Estimate Ozone Exceedances in Mexico City, Journal of Environmental Protection, page 1213-1227.

Achcar, Jorge A., Hotta, Luizk, and Vicini, rend L., 2012, Non-Homogeneous Poisson Processes Applied to count Data: A Bayesian Approach Considering Different Prior Distributions, Journal of Environmental Protection, page 1336-1345.

Pandey, M, Upadhyay, S.K., 1985, Bayes shrinkage Estimators of Weibull Parameters, IEEE Transactions on reliability, VOL. R-34, No. 5.

Weron, Rafal, Burnecki, Krzysztof and Hardle, Wolfgang, An introduction to simulation of Risk Process, Hugo steinhaus center of stochastic Methods, institute of Mathematics, wroclaw university of technology.

Zhao, Wenbiao, and Mettas, Adamantion, 2005, Modeling And Analysis of Repairable Systems With General Repair, www.reliasft.com/pubs/m07B.p.d.f.