مقارنة بعض طرق التخمين لنموذج الأجهاد - المتانة R = P(Y < X < Z)

الشريط الجانبي للمقالة

PDF (الإنجليزية)
منشور: Jun 20, 2021
DOI: https://doi.org/10.21123/bsj.2021.18.2(Suppl.).1103
الكلمات المفتاحية:
Stress-Strength Model, Inverse Rayleigh Distribution, Least Square Estimator, Maximum Likelihood Method Estimator, Moment method, Uniformly Minimum Variance Unbiased Method, Shrinkage Methods.

محتوى المقالة الرئيسي

Sairan Hamza Raheem
IT Department, College of Computing and Information Technology, University of Garmian.
Bayda Atiya Kalaf
Mathematics Department, College of Education (Ibn Al – Haitham), University of Baghdad, Baghdad, Iraq.
Abbas Najim Salman
Mathematics Department, College of Education (Ibn Al – Haitham), University of Baghdad, Baghdad, Iraq.

الملخص

كجزء مهم من نظام المعولية بفرض أن  R= P(Y<X<Z) في هذا البحث تمت مناقشة نموذج الاجهاد –المتانة  المتغيرات العشوائية تتبع توزيع معكوس رالي . بعض طرق التقدير التقليدية استخدمت لتخمين المعلمات وهي: طريقة الامكان الاعظم , طريقة العزوم ,طريقة المقدر غير المتحيز ذي اقل تباين وثلاث طرائق من عوامل الاوزان المقلصة . بالاضافة الى ذلك تم استخدام محاكاة مونت كارلو للمقارنة بين طرق التخمين المستخدمة بناءً على متوسط مربعات الخطأ.

Received  18/2/2020

Accepted  3/11/2020

تفاصيل المقالة

كيفية الاقتباس
1.
مقارنة بعض طرق التخمين لنموذج الأجهاد - المتانة R = P(Y < X < Z) . Baghdad Sci.J [انترنت]. 20 يونيو، 2021 [وثق 24 يناير، 2025];18(2(Suppl.):1103. موجود في: https://bsj.uobaghdad.edu.iq/index.php/BSJ/article/view/4857
إصدار
مجلد 18 عدد 2(Suppl.) (2021): Supplement Issue 2
القسم
article
Creative Commons License

هذا العمل مرخص بموجب Creative Commons Attribution 4.0 International License.

كيفية الاقتباس

1.
مقارنة بعض طرق التخمين لنموذج الأجهاد - المتانة R = P(Y < X < Z) . Baghdad Sci.J [انترنت]. 20 يونيو، 2021 [وثق 24 يناير، 2025];18(2(Suppl.):1103. موجود في: https://bsj.uobaghdad.edu.iq/index.php/BSJ/article/view/4857
Crossref
Scopus
Google Scholar
Europe PMC

المراجع

Rao S S. Reliability engineering. Pearson. 2015.

Birnbaum Z W. On a use of Mann-Whitney statistics. Proceeding Third Berkley Symposium on Mathematical Statistics and Probability. 1956;1: 13-17.

Kotz S, Lumelskii Y, Pensky M. The stress- strength model and its generalization: Theory and Application. World Scientific Publishing Co. New York. 2003.

Singh N. On the estimation of P(X1

Wang Z, Xiping W, Guangming P. Nonparametric statistical inference for P(X

Hassan A S, Elsharnoby E A, Shalaby R M. On the Estimation of (