Bayes Pre-Test Shrinkage Estimation for Inverted Exponential Distribution
No Thumbnail Available
Date
2021-08-23
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Abstract
يعد موضوع التقدير المعلمات غير معلومة للتوزيعات االحصائيه من المواضيع المهمة في االستدالل
االحصائي النه يعطي تعريف كامل للتوزيع وخواصه و واحدة من الطرق المهمة في تقدير المعلمات هي
طريقه نظرية البيزية في التقدير الذي اكتسب اهمية استثنائيه من اهتمام الباحثين لذلك تناولنا في هذه
الدراسة تقدير معلمة القياس للتوزيع االسي المقلوب من خالل اقتراح مقدرات بيزية مقلصة ذات االختبار
االولي وبأعتماد على دالتي خسارة ]دالة الخسارة التربيعية Function Loss Error Square
(SELF )ودالة خسارة االسية الخطية Function loss Linex) LLF ] (وتمت المقارنة باعتماد
على دالة المخاطرة النسبية بين مقدر بيز ومقدرات البيزية المقلصة وبينت النتائج العددية افضلية
المقدرات المقترحة بالنسبة الى مقدر بيز الكالسيكي .
The estimation of unknown parameters of distributions one of the im portant subjects in statistical inference using Bayes theory in estimation of
parameters interested by many Authors in last recent years so; In this thesis,
we suggest and study properties of Bayes pre-test shrinkage estimators of scale
parameter for inverted exponential distribution.The expressions of risk func tion for the proposed estimators under squared error loss function (SELF) and
LINEX loss function (LLF) are derived. Comparison is made between Bayes
estimators and shrinkage Bayes estimators in term of the relative risk func tion. Numerical results are given to show the performance of our proposed
estimator is better than the Bayes estimator around guess value.