توزيعات جديدة غريبة مع تطبيقاتها
New Odd Distributions with Applications
- الباحث
- بان محمد رضا تويج
- المشرف
- أ.د. احمد عباس العادلي
- الجامعة
- جامعة الكوفة
- الكلية / القسم
- التربية للبنات / الرياضيات
- الشهادة
- ماجستير
- السنة
- 2022
- لغة الرسالة
- انكليزي
- الكلمات المفتاحية
- Odd Distributions;Probability Distributions;Maximum Likelihood;Applications
الملخص
هذه الدراسة تهتم بتوليد توزيعات غريبة من خلال تركيب او تعشيق التوزيع المنتظم مع توزيع رايلي (اختصار (RUOD والتوزيع الاسي مع توزيع باريتو النوع الثاني (اختصارا (PEOD بعد ذلك, تم slay! عدة خصائص رياضية واحصائية لهذه التوزيعات الحديثة على سبيل المثال Alla البقاء, Alla المخاطرة, بعض العزوم حول نقطة الاصل, والعزوم المركزية, ومعاملات الالتواء والتفلطح وخصائص اخرى. بناء على ذلك, تم استخدام طريقة (MLE) لتقدير المعلمات من الكلاسيكية لمعرفة افضل التوزيعات التي تناسب البيانات وبذالك تم استخدام معاير AIC, ) Ba gall (BIC, CAIC, and HQIC لتحقيق تلك المقارنة. من ناحية اخرى, تم استخدام برنامج الماتلاب لغرض توظيف تقنية المحاكاة واستخدام طريقة نيوتن رافسن لغرض تقدير معلمات التوزيعات المولدة باستخدام قيمة ابتدائية لكل معلمة. في النهاية, تم التطرق باختصار لما تم الحصول علية من نتائج والتعليق على اهم النقاط التي وردت في هذه الدراسة.
Abstract
This study is concerned with producing odd distributions by combining the uniform distribution and Rayleigh distribution (briefly RUOD), and Exponential distribution with Pareto type-II (briefly PEOD). Afterwards, several mathematical and statistical properties haven been found for those modern distributions like survival functions, hazard functions, some graphs, moments around origin, central moments, coefficients of skewness, kurtoses, and others for each generated distribution (RUOD, PEOD distributions), respectively. The maximum likelihood estimation (MLE) is used to estimate the RUOD model parameters as well as the PEOD model parameters. Consequently, these distributions were implemented to various data sets so that the outcomes of the produced distributions can be compared to the classical distributions to find out the best one that can fit data better. A decision has been made by using the goodness-of-fit criteria (AIC, BIC, CAIC, HQIC) to achieve that comparison. Moreover, by using MATLAB (R2014a) software, a simulation technique is implemented and with help of the Newton-Raphson method modification, we estimate the model parameter of RUOD, and PEOD by using an initial value to each parameter. Finally, our findings are summarized with few comments that highlight the main points.
طلب نسخة من الملف
الملفات غير منشورة على الموقع. اترك بياناتك وسيتواصل معك موظفو قسم الشؤون الثقافية والفنون لإرسال النسخة مجاناً.