[صفحه اصلی ]   [Archive] [ English ]  
:: صفحه اصلي :: درباره نشريه :: آخرين شماره :: تمام شماره‌ها :: جستجو :: ثبت نام :: ارسال مقاله :: تماس با ما ::
بخش‌های اصلی
اطلاعات نشریه::
آرشیو مجله و مقالات::
ثبت نام و اشتراک::
ارسال مقاله::
پایگاه‌های مرتبط::
برای داوران::
اخلاق در پژوهش::
تماس با ما::
تسهیلات پایگاه::
::
جستجو در پایگاه

جستجوی پیشرفته
..
دریافت اطلاعات پایگاه
نشانی پست الکترونیک خود را برای دریافت اطلاعات و اخبار پایگاه، در کادر زیر وارد کنید.
..
Google Scholar Metrics

Citation Indices from GS

AllSince 2021
Citations4916
h-index32
i10-index00
..
ثبت شده در

AWT IMAGE


..
نماد اعتماد الکترونیکی
..
آمار نشریه
تعداد دوره های نشریه: 20
تعداد شماره ها: 40
تعداد مشاهده ی مقالات: 4854405
تعداد دریافت (دانلود) مقالات: 1552961

مقالات دریافت شده: 903
مقالات پذیرفته شده: 391
مقالات رد شده: 501
مقالات منتشر شده: 388

نرخ پذیرش: 43.3
نرخ رد: 55.48

میانگین دریافت تا پذیرش: 392 روز
میانگین دریافت تا اولین داوری: 5.6 روز
میانگین پذیرش تا انتشار: 483.5 روز
____
..
:: ::
برگشت به فهرست مقالات برگشت به فهرست نسخه ها
برآورد بیزی برای پارامتر مقیاس توزیع وایبل
شهرام یعقوب زاده شهرستانی ، محمد کاظمی*
چکیده:   (8 مشاهده)
 در این مقاله، توزیع وایبل که به‌طور گسترده در حوزه‌های مختلفی از جمله پزشکی، مهندسی و قابلیت اعتماد کاربرد دارد، با پارامترهای α و β مطالعه می‌شود. در تحلیل بقا، پارامتر α بیانگر نرخ یا سطح مرگ‌ومیر و پارامتر β نشان‌دهنده میزان پیری و کهولت است؛ ازاین‌رو، برآورد دقیق پارامتر α اهمیت ویژه‌ای دارد. در این راستا، پارامتر α در دو حالت معلوم و نامعلوم بودن β برآورد می‌شود. علاوه بر محاسبه برآوردگرهای بیز و E-بیز، برآوردگر جدیدی با عنوان E2-بیز برای پارامتر α معرفی می‌شود؛ به‌طوری‌که در حالت معلوم بودن β، این برآوردگر تحت تابع زیان آنتروپی عمومی و در حالت نامعلوم بودن β تحت تابع زیان توان دوم خطا به دست می‌آید. در ادامه، عملکرد این برآوردگرها با استفاده از شبیه‌سازی مونت‌کارلو و یک مجموعه داده واقعی، بر اساس معیارهای قدر مطلق اریبی و میانگین توان دوم خطا مقایسه می‌شود. برآوردگری که مقادیر کمتری برای قدر مطلق اریبی و میانگین توان دوم خطا داشته باشد، به‌عنوان برآوردگر برتر شناخته می‌شود.

 
واژه‌های کلیدی: توزیع وایبل، برآوردگر بیز، برآوردگر E-بیز، برآوردگر E^2-بیز، میانگین توان دوم خطا
متن کامل [PDF 1195 kb]   (9 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشی بنیادی | موضوع مقاله: استنباط آماری
دریافت: 1404/11/20 | پذیرش: 1405/12/10
فهرست منابع
1. یعقوب‌زاده شهرستانی، ش. (1399)، برآورد -E بیزی پارامتر قابلیت اعتماد در توزیع رایلی وارون تحت نمونه‌گیری مجموعه رتبه‌دار، مجله علوم آماری، 14(1)، 251-271.
2. شادرخ، ع.، یعقوب‌زاده شهرستانی، ش. (1398)، برآوردهای - E بیز و بیز سلسله‌مراتبی پارامتر تنش-مقاومت در توزیع رایلی تحت تابع زیان لاینکس، مجله علوم آماری، 13(2)، 483-496.
3. Alhamaidah, A., Naghizadeh Qomi, M., Kiapour, A. (2022). E-Bayesian and Robust Bayesian Estimation and Prediction for the Exponential Distribution based on Record Values. Journal of the Iranian Statistical Society, 21(2), 133-147.
4. Asgharzadeh, A., Kazemi, M. and Kundu, D. (2017), Estimation of P(X>Y) for Weibull Distribution Based on Hybrid Censored Samples, International Journal of System Assurance Engineering and Management, 8(Suppl. 1), 489-498. [DOI:10.1007/s13198-015-0390-2]
5. Ando, T. and Zellner, A. (2010), Hierarchical Bayesian Analysis of the Seemingly Unrelated Regression and Simultaneous Equations Models Using a Combination of Direct Monte Carlo and Importance Sampling Techniques, Bayesian Analysis, 5, 65-96. [DOI:10.1214/10-BA503]
6. Berger, J. O. (1985), Statistical Decision Theory and Bayesian Analysis, second ed., Springer-Verlag, New York. [DOI:10.1007/978-1-4757-4286-2]
7. Calabria, R. and Pulcini, G. (1996), Point Estimation under Asymmetric Loss Functions for Left-Truncated Exponential Samples, Communications in Statistics Theory and Methods, 25(3), 585-600. [DOI:10.1080/03610929608831715]
8. Cressie, M. and Tingley, M. P. (2010), Comment: Hierarchical Statistical Modeling for Paleoclimate Reconstruction, Journal of the American Statistical Association, 105, 895-900. [DOI:10.1198/jasa.2010.ap10318]
9. Castellares, F. and Lemonte, A. J. (2014), A New Generalized Weibull Distribution Generated Gamma Random Variables, Journal of the Egyptian Mathematical Society, 10, 1-9.
10. Chacko, M. and Mohan, R. (2018), Statistical Inference for Gompertz Distribution Based on Progressive Type-II Censored Data with Binomial Removals, Statistica, 78(3), 251-272.
11. Ghasabani, R., MirMostafaee, S. M. T. K., Naghizadeh Qomi, M., Basiri, E. (2026), E-Bayesian Estimation in the Proportional Hazard Rate Family based on Progressively Type II Censored Data with Fixed and Random Sample Sizes. Journal of the Indian Society for Probability and Statistics, 27(1), 61-107. [DOI:10.1007/s41096-025-00262-8]
12. Han, M. (1977), The Structure of Hierarchical Prior Distribution and its Applications, Chinese Operations Research and Management Science, 6, 31-40.
13. Han, M. (2009), Bayesian Estimation and Hierarchical Bayesian Estimation of Failure Rate, Applied Mathematical Modelling, 33, 1915-1922. [DOI:10.1016/j.apm.2008.03.019]
14. Han, M. (2011), Bayesian Estimation of the Reliability Derived from Binomial Distribution, Applied Mathematical Modelling, 35, 2419-2424. [DOI:10.1016/j.apm.2010.11.051]
15. Jaheen, Z. F. and Okasha, H. M. (2011), Bayesian Estimation for the Burr Type XII Model Based on Type-2 Censoring, Applied Mathematical Modelling, 35, 4730-4737. [DOI:10.1016/j.apm.2011.03.055]
16. Lindley, D. V. and Smith, A. F. M. (1972), Bayes Estimation for the Linear Model, Journal of the Royal Statistical Society- Series B, 34, 1-41. [DOI:10.1111/j.2517-6161.1972.tb00885.x]
17. Lindley, D. V. (1980), Approximate Bayesian Methods, Trabajos de estadística y de investigación operative, 31, 223-245. [DOI:10.1007/BF02888353]
18. Menon, M. V. (1963), Estimation of the Shape and Scale Parameters of the Weibull Distribution, Technometrics, 5, 175-182. [DOI:10.1080/00401706.1963.10490073]
19. Micheas, A. C. and Wikle, C. K. (2009), A Bayesian Hierarchical Nonoverlapping Random Disc Growth Model, Journal of the American Statistical Association, 104, 274-283. [DOI:10.1198/jasa.2009.0124]
20. Norstrom, J. G. (1996), The Use of Precautionary Loss Function in Risk Analysis, IEEE Transactions on Reliability, 45, 400-403. [DOI:10.1109/24.536992]
21. Osei, F. B. and Duker, A. A. (2011), Hierarchical Bayesian Modeling of the Space Time Diffusion Patterns of Cholera Epidemic in Kumasi, Ghana, Statistica Neerlandica, 65, 84-100. [DOI:10.1111/j.1467-9574.2010.00475.x]
22. Read, C. B. (1983), Gompertz Distribution, Encyclopedia of Statistical Sciences, NewYork: Wiley.
23. Richard, D. M. (2011), A Bayesian Hierarchical Model for the Measurement of Working Memory Capacity, Journal of Mathematical Psychology, 55, 8-24. [DOI:10.1016/j.jmp.2010.08.008]
24. Shadrokh A, Yaghoobzadeh Shahrastani S. (2020). Estimating E-Bayesian and Hierarchical Bayesian of Stress-strength Parameter in Rayleigh Distribution under LINEX Loss Function, Journal of Statistical Sciences, 13(2), 483-496. [DOI:10.29252/jss.13.2.483]
25. Shi, W., Ye, T., Gui, W. (2024), The E-Bayesian and Hierarchical Bayesian Estimations for the Reliability Analysis of Kumaraswamy Generalized Distribution based on upper Record Values. Journal of Statistical Computation and Simulation, 94(6),1339-1370. [DOI:10.1080/00949655.2023.2285347]
26. Singh, S. K., Dalai, J. (2026). E-Bayesian and Hierarchical Bayesian Estimation of Performance Measures in Geo/Geo/1 Queueing System. Communications in Statistics-Simulation and Computation, 1-33. https://doi.org/10.1080/03610918.2026.2750849 https://doi.org/10.1080/03610918.2026.2668039 [DOI:10.1080/03610918.2026.2689450]
27. Smith, R. L. and Naylor, J. C. (1987), A Comparison of Maximum Likelihood and Bayesian Estimators for the Three-Parameter Weibull Distribution, Applied Statistics, 36, 358-369. [DOI:10.2307/2347795] [PMCID]
28. Soland, R. M. (1969), Bayesian Analysis of the Weibull Process with Unknown Scale and Shape Parameters, IEEE Transactions on Reliability, 18, 181-184. [DOI:10.1109/TR.1969.5216348]
29. Weibull, W. (1951), A Statistical Distribution Function of Wide Applicability, Journal of Applied Mechanics, 18, 293-297. [DOI:10.1115/1.4010337]
30. Wang, J., Li, D. and Chen, D. (2012), Bayesian Estimation and Hierarchical Bayesian Estimation of the System Reliability Parameter, Systems Engineering Procedia, 3, 282-289. [DOI:10.1016/j.sepro.2011.11.031]
31. Yousefzadeh, F. (2017), E-Bayesian and Hierarchical Bayesian Estimations for the System Reliability Parameter Based on Asymmetric Loss Function, Communications in Statistics- Theory and Methods, 46(1), 1-8. [DOI:10.1080/03610926.2014.968736]
32. Yaghoobzadeh Shahrastani, S. (2018), Estimating E-Bayesian and Hierarchical Bayesian of Scalar Parameter of Gompertz Distribution under Type II Censoring Schemes Based on Fuzzy Data, Communications in Statistics- Theory and Methods, 48(4), 831-840. [DOI:10.1080/03610926.2017.1417438]
33. Yaghoobzadeh S. (2020). E-Bayesian Estimation of the Reliability Parameter for Inverse Rayleigh Distribution Based on Ranked Set Sampling, Journal of Statistical Sciences. 14(1), 251-271. [DOI:10.29252/jss.14.1.255]
34. Yaghoobzadeh Shahrastani, S. (2026). New estimation for the traffic intensity parameter of a single-server queueing system with finite capacity. Journal of the Iranian Statistical Society, 25(1), 48-64.
ارسال پیام به نویسنده مسئول

ارسال نظر درباره این مقاله
نام کاربری یا پست الکترونیک شما:

CAPTCHA


XML   English Abstract   Print



بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.
برگشت به فهرست مقالات برگشت به فهرست نسخه ها
مجله علوم آماری – نشریه علمی پژوهشی انجمن آمار ایران Journal of Statistical Sciences

Persian site map - English site map - Created in 0.14 seconds with 43 queries by YEKTAWEB 4784