تقدير معلمات توزيع رايلي الأسي للنوع الثالث من البيانات الخاضعة للرقابة مع دالة-s لفايروس كورونا
محتوى المقالة الرئيسي
الملخص
في هذه الدراسة تم تقدير معلمات توزيع رايلي_الأسي للنوع الثالث للبيانات الخاضعة للرقابة و ذلك بأستخدام طريقة الامكان الاعظم. وتم الاعتماد على بيانات حقيقية خاصة بمرضى بفايروس كورونا تم الحصول عليها من وزارة الصحة العراقية/ مستشفى الكرخ العام وتم استخدام اختبار كاي_سكوير لأختبار العينة المستخدمة في الدراسة تتوزع توزيع رايلي_الاسي. وبعد ذلك تم استخدام دالة ضبابية غير خطية لإيجاد القيم الضبابية لقيم المعلمات المقدرة وتم استخدام الدالة الرتبية الضبابية لتحويل القيم الضبابية الى القيم التقليدية.تمت مقارنة النتائج قبل وبعد استخدام المنطق الضبابي من خلال حساب متوسط مربع الخطأ لكل منهم. هدف البحث هو تقدير معلمات توزيع رايلي-الأسي للنوع الثالث من البيانات الخاضعة للرقابة.بعد ذلك يتم تضبيب المعلمات بأستخدام دالة- sالغير خطية الضبابية لإيجاد القيم الضبابية للمعلمات. بعد ذلك يتم تحويل القيم الضبابية الى قيم تقليدية بأستخدام الدالة الرتبية الضبابية. نقارن النتائج قبل وبعد استخدام المنطق الضبابي بأستخدام طريقة متوسط مربعات الخطأ. كانت فترة الدراسة (مايو ويونيو ويوليو وأغسطس) وبلغ عدد المرضى الذين دخلوا الدراسة خلال الفترة المذكورة أعلاه 1058 مريض. تم استبعاد ست حالات من بينها: عدد السجناء 26. عدد الأشخاص الذين كانت مسحاتهم سالبة 48. عدد المرضى الذين كانت حالة خروجهم غير معروفة 29. عدد المرضى الذين هربوا من المستشفى كان 2. بلغ عدد المرضى الذين تم نقلهم إلى مستشفيات أخرى 35 مريضًا. وبلغ عدد المرضى الذين تم إخراجهم على مسؤوليتهم 133. ثم أصبح عدد المرضى الذين دخلوا مستشفى (الدراسة) وهو حجم العينة (n=785). بلغ عدد المرضى الذين ماتوا خلال فترة الدراسة (m=88). كان عدد المرضى الذين تشافوا من المرض خلال فترة الدراسة (n-m=697).
Received 16/10/2022,
Revised 03/02/2023,
Accepted 05/02/2023,
Published Online First 20/07/2023
تفاصيل المقالة
هذا العمل مرخص بموجب Creative Commons Attribution 4.0 International License.
كيفية الاقتباس
المراجع
Makhdoom I, Nasiri P, Pak A. Estimating the Parameter of Exponential Distribution under Type II Censoring From Fuzzy Data. J Mod Appl Stat Methods. 2016; 15(2): 495–509. https://doi.org/10.22237/jmasm/1478003280
Zadeh LA. Fuzzy sets. Information and control. 1965; 8(3): 338-53.
Abdullah SN, Huessian IH. Estimate the parameters of Weibull distribution by using nonlinear membership function by Gaussian function. J Phys Conf Ser. 2020; 1591(1): 1-8. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1591/1/012040
Alkanani IH, Kadhum HJ. Survival estimation for singly type one censored sample based on generalized Rayleigh distribution. Baghdad Sci J. 2014; 11(2): 193–201. https://doi.org/10.21123/bsj.2014.11.2.193-201
Chaturvedi A, Singh SK, Singh U. Statistical inferences of type-II progressively hybrid censored fuzzy data with rayleigh distribution. Austrian J Stat. 2018; 47(3): 40–62. https://doi.org/10.17713/ajs.v47i3.752
Abadi QS, AL-Kanani IH. Progressively censoring data to estimate the survival function in the new mixture distribution. J Crit Rev. 2020; 7(1): 527–30. http://dx.doi.org/10.31838/jcr.07.01.104
Abadi QS, Al-kanani IH. Estimating of Survival Function under Type One Censoring Sample for Mixture Distribution. 2020; 33(4): 102–9. https://doi.org/10.30526/ 33.4.2515
Heidari KF, Deiri E, Jamkhaneh EB. E-Bayesian and Hierarchical Bayesian Estimation of Rayleigh Distribution Parameter with Type-II Censoring from Imprecise Data. J Indian Soc Probab Stat. 2022; 23(1): 63–76. Available from: https://doi.org/10.1007/s41096-021-00112-3
Mazaal AR, Karam NS, Karam GS. Comparing weibull stress - strength reliability Bayesian estimators for singly type II censored data under different loss functions. Baghdad Sci J. 2021; 18(2): 306–14. https://doi.org/10.21123/bsj.2021.18.2.0306
Algarni A, Elgarhy M, M. Almarashi A, Fayomi A, R. El-Saeed A. Classical and Bayesian Estimation of the Inverse Weibull Distribution: Using Progressive Type-I Censoring Scheme. Adv Civ Eng. 2021; 2021. https://doi.org/10.1155/2021/5701529
Yass SB, Kanani IHA. The Estimation of Survival Function for Modified Weibull Extension Distribution Using Two-Symmetric Pentagonal Fuzzy Numbers with Simulation. J Phys Conf Ser. 2022; 2322(1): 1-16. https://doi.org/10.1088/1742-6596/2322/1/012024
Hussein LK, Hussein IH, Rasheed HA. An Estimation of Survival and Hazard Rate Functions of Exponential Rayleigh Distribution. Ibn AL- Haitham J Pure Appl Sci. 2021; 34(4): 93–107. https://doi.org/10.30526/34.4.2706
Nassar M, Alotaibi R, Dey S. Estimation Based on Adaptive Progressively Censored under Competing Risks Model with Engineering Applications. Math Probl Eng. 2022; 2022. https://doi.org/10.1155/2022/6731230
Rosenblad A. The Concise Encyclopedia of Statistics. J Appl Stat . 2011; 38(4): 867–868.
Hameed HH, Al-Saedi HM. The majorant function modelling to solve nonlinear algebraic system. J Interdiscip Math. 2021; 24(7): 1825–9. https://doi.org/10.1080/09720502.2021.1963518
Zimmermann HJ. Fuzzy set theory. WiREs Rev Comput Stat. 2010; 2(3): 317–32.