>
Fa   |   Ar   |   En
   برآوردیابی و پیش‌بینی برای توزیع پواسن-نمایی بر اساس رکوردها و زمان‌های بین رکورد: یک مطالعۀ مقایسه‌ای  
   
نویسنده باستان فیروزه ,کامل میرمصطفائی محمدتقی
منبع علوم آماري - 1400 - دوره : 15 - شماره : 2 - صفحه:381 -405
چکیده    در این مقاله، برآوردیابی و پیش‌بینی برای توزیع پواسن-نمایی بر اساس رکوردهای پایین و زمان‌های بین رکورد مورد مطالعه قرار می‌گیرند. برآوردیابی با روش‌های ماکسیمم درستنمایی و بیزی بر اساس دو تابع زیان متقارن و نامتقارن صورت می‌ پذیرد. از آن‌جا که به نظر می‌رسد انتگرال‌های مرتبط با برآوردهای بیزی دارای فرم‌های بسته نیستند، از الگوریتم‌های متروپولیس-هستینگز درون گیبز و نمونه‌گیری نقاط مهم برای تقریب این انتگرال‌ها استفاده می‌شود. همچنین پیش‌بینی بیزی رکوردهای آینده نیز مورد بررسی قرار می‌گیرد. یک مطالعه شبیه‌سازی و یک مثال کاربردی برای ارزیابی و نشان دادن کاربرد نتایج مقاله و همچنین مقایسه نتایج عددی وقتی استنباط بر اساس رکوردها و زمان‌های بین رکورد است، با هنگامی که استنباط تنها بر اساس رکوردها صورت می‌پذیرد، ارائه می‌گردد.
کلیدواژه الگوریتم متروپولیس-هستینگز درون گیبز، آماره‌های رکوردی پایین، زمان‌های بین رکورد، شبیه‌سازی مونت کارلو، نمونه‌گیری نقاط مهم.
آدرس دانشگاه مازندران, دانشکده علوم ریاضی, گروه آمار, ایران, دانشگاه مازندران, دانشکده علوم ریاضی, گروه آمار, ایران
پست الکترونیکی m.mirmostafaee@umz.ac.ir
 
   Estimation and Prediction for the Poisson-Exponential Distribution Based on Records and Inter-Record Times: A Comparative Study  
   
Authors Bastan Firozeh ,Kamel MirMostafaee Seyed Mohamad Taghi
Abstract    In this paper, estimation and prediction for the Poissonexponential distribution are studied based on lower records and interrecord times. The estimation is performed with the help of maximum likelihood and Bayesian methods based on two symmetric and asymmetric loss functions. As it seems that the integrals of the Bayes estimates do not possess closed forms, the MetropolisHastings within Gibbs and importance sampling methods are applied to approximating these integrals. Moreover, the Bayesian prediction of future records is also investigated. A simulation study and an application example are presented to evaluate and show the applicability of the paper #39;s results and also to compare the numerical results when the inference is based on records and interrecord times with those when the inference is based on records alone.
Keywords Metropolis-Hastings Within Gibbs Algorithm ,Lower Record Statistics ,Inter-Record Times ,Monte Carlo Simulation ,Importance Sampling.
 
 

Copyright 2023
Islamic World Science Citation Center
All Rights Reserved