مقارنة مقدرات بيز لمعولية ويبل للاجهاد-المتانه لبيانات الرقابة من نوع II المفرد تحت دوال خساره مختلفة
الشريط الجانبي للمقالة
محتوى المقالة الرئيسي
الملخص
قمنا بدراسة التقديرالبيزي لمعوليه نموذج الاجهاد (Y) – المتانة (X) الذي يعرف عمر المكونة مع المتانة X والاجهاد Y (تفشل المكونة اذا وفقط في اي وقت يكون الاجهاد اكبر من متانته)، فان المعوليه؛ R=P(Y<X)، يمكن اعتبارها مقياسا لأداء المكونة. في هذا البحث، تم حساب التقدير البيزي لدالة المعولية عندما المتغيرين X و Y عباره عن متغيرات ويبل العشوائية مع معلمة شكل α مشتركه ومعلمتي قياس مختلفتين β و λ؛ على التوالي، باستخدام ثلاثة دوال مختلفة للخسارة(الموزون، التربيعي، الانتروبي) ضمن توزيعين سابقين مختلفين( كاما ومعلومات جيفري الموسعة) وكذلك مقدر بيز التجريبي عند توزيع كاما السابق، للعينه الخاضعة للرقابة من النوع الثاني. تم استخدام دراسة تجريبيه للمقارنة بين المقدرات الثلاثة عن طريق معيار متوسط مربعات الخطأ (MSE)، عند احجام مختلفة للعينه( صغيره ومتوسطة وكبيره) في ثماني تجارب لقيم مختلفة لمعلمات المتغيرين العشوائيين. توصل البحث الى ان مقدر المعولية بالاعتماد على دالة الخسارة الموزونة كان الافضل في حجوم العينات الصغير ومقدري دالتي الخسارة التربيعية والانتروبي كانا الافضل لحجوم العينات المتوسطة والكبيرة ضمن التوزيعين السابقين ومقدر بيز التجريبي.
Received 28/1/2019, Accepted 27/4/2020, Published Online First 11/1/2021
تفاصيل المقالة
هذا العمل مرخص بموجب Creative Commons Attribution 4.0 International License.
كيفية الاقتباس
المراجع
Salim H, Akma N. Bayes Estimator for Exponential Distribution with Extension of Jeffery prior Information. MJMS. 2009;3(2).
Al-Dubaicy AR, Karam NS. The Lomax Bayesian estimation under a logarithm loss function . NTICT. 2017:40-45.
Karam GS, Abbas FI, Abood ZM, Kadhim KK, Karam NS. An enhanced approach for biomedical image restoration using image fusion techniques. InAIP Conference Proceedings 2018 May 24 (Vol. 1968, No. 1, p. 030028). AIP Publishing LLC.
Hussein AY. On the Bayes estimation of Exponentiated Gumbel Shape Parameter. Ms Thesis, Department of Mathematics, College of Education, Al-Mustansiriyah University; 2017.
Kasim A. Bayes Estimators of the Shape parameter of Exponentiated Rayleigh Distribution. Ms Thesis, Department of Mathematics, College of Education, Al-Mustansiriyah University; 2014.
Feroze N, Aslam M. Bayesian Analysis of Exponentiated Gamma Distribution under Type II Censored Samples. IJAST. 2012; 49.
Seuba J, Deville S, Guizard Ch, St A. The effect of wall thickness distribution on mechanical reliability and strength in unidirectional porous ceramics. Sci Technol Adv Mater. 2016; 17(1): 128–135.
Mark AN. Parameter Estimation for the Two-Parameter Weibull Distribution. Brigham Young University – Provo: 2013.
AL-Noor NH, Saad Sh. Non-Bayes, Bayes and Empirical Bayes estimations for Reliability and failure rate function of Lomax distribution. MTM. 2015;3(2).
Li Ch, Hao H. Reliability of a Stress–Strength Model with Inverse Weibull DistributionIAENG Int. J. Appl. Math. 2017;47(3)10.
Asgharzadeh A, Valiollahi R, Raqab M.Z. Stress-strength reliability of Weibull distribution based on progressively censored samples. SORT. 2011;35(2):103-124.