دراسة مقارنة للتحليل الإحصائي باستخدام التوزيعات الكلاسيكية
Comparison Study of Statistic Analysis by Using Classical Distributions
- الباحث
- هبة عباس كريم الاسدي
- المشرف
- أ.د. احمد عباس العادلي
- الجامعة
- جامعة الكوفة
- الكلية / القسم
- التربية للبنات / الرياضيات
- الشهادة
- ماجستير
- السنة
- 2022
- لغة الرسالة
- انكليزي
- الكلمات المفتاحية
- Classical Distributions;Statistical Analysis;Maximum Likelihood;Goodness of Fit
الملخص
في هذه الرسالة تم دراسة انواع جديده من التوزيعات الغريبة كالتوزيع النصف لوجستي LL YU(HLD) مع التوزيع المتجانس و الذي يرمز له ،((HLUD) 5b كما هو الحال توليد التوزيع النصف لوجستي الاسي (EHLD) بالنسبة للتوزيع المتجانس و الذي يرمز له (BHLUD) jth بالإضافة الى ذلك توليد ما يسمى بالتوزيع النصف لوجستي المعمم المتجانس والذي يرمز له بالرمز((0111:1110) من خلال تعشيق التوزيع المتجانس و التوزيع النصف لوجستي المعمم((06111.1) . بعد ذلك عدة خواص احصائية تم ايجادها مثل دالة البقاء و دالة المخاطرة و العزوم و الاحصاء الترتيبي و اخرى لكل من التوزيعات الثلاثة التي تم توليدها. كذلك تم استخدام طريقة الترجيح الاعظم لتخمين المعلمات لكل توزيع تم ايجاده لغرض تحديد اي التوزيعات هو الاكثر ule تم تطبيق معايير الجودة(721010 (AIC, BIC, CAIC, and بالنسبة لبيانات حقيقيه لصناعة قرار للتوزيع الافضل الذي يمكنه ان يناسب البيانات اكثر. كل الحسابات الاحصائية و الرسوم تم انجازها من خلال استخدام حقيبة الماتلاب البرمجية.
Abstract
In this thesis, new types of odd distributions are studied, such as half-logistic distribution (HLD) in association with uniform distribution, denoted by (HLUD), as well as generating exponentiated half-logistic distribution (EHLD) with respect to uniform distribution, denoted by (EHLUD). Furthermore, generalize generalized half-logistic uniform distribution, denoted by (GHLUD) by combining the uniform distribution and the generalized half-logistic distribution (GHLD) are studied. Afterwards, several statistical properties are found, such as survival, hazard, reversed hazard, cumulative hazard, the quantile, moments, the order statistics, for each of the three distributions that are generated. Also, the maximum likelihood estimation is used to estimate the parameters of each desired distribution. In order to determine which distribution is most beneficial, Akaike information criterion (AIC), the Bayesian information criterion (BIC), the Consistent Akanke information criterion (CAIC) have been carried out, and the Haman- Quinn information criterion (HQIC) with respect to real data to make decision of the best distribution that can fit data. Using MATLAB (R2014a) software, all statistical computations and graphs have been performed.
طلب نسخة من الملف
الملفات غير منشورة على الموقع. اترك بياناتك وسيتواصل معك موظفو قسم الشؤون الثقافية والفنون لإرسال النسخة مجاناً.