Bu makalede, log-Dagum dağılımı
için yaklaşık Bayes tahmini problemi düşünüldü. İlk olarak, Log-Dagum dağılımının
bilinmeyen parametreleri için en çok olabilirlik tahmin edicileri ve bu tahmin
edicilere dayalı asimptotik güven aralıkları oluşturuldu. Ayrıca, bu dağılımın
bilinmeyen parametreleri için karesel kayıp fonksiyonu altında yaklaşık Bayes
tahmin edicileri Tierney and Kadane yaklaşımı kullanılarak elde edildi. Bu
tahmin edicilerin performanslarını, hata kareler ortalaması ve yan bakımından
karşılaştırmak için bir Monte-Carlo simülasyon çalışması gerçekleştirilmiştir.
Son olarak bu dağılım için gerçek veri analizi gerçekleştirilmiştir.
Log-Dagum dağılımı En çok olabilirlik tahmini Asimptotik güven aralığı Yaklaşık Bayes tahmini Tierney and Kadane yaklaşımı
In this article, the approximate Bayes estimation
problem for the log-Dagum distribution with three parameters is considered.
Firstly, the maximum likelihood estimators and asymptotic confidence intervals
based on these estimators for unknown parameters of log-Dagum distribution are
constructed. In addition, approximate
Bayes estimators under squared error loss function for unknown parameters of
this distribution are obtained using Tierney and Kadane approximation. A
Monte-Carlo simulation study is performed to compare performances of maximum
likelihood and approximate Bayes estimators in terms of mean square errrors and
biases. Finally, real data analysis for this distribution is performed.
Log-Dagum Distribution Maximum Likelihood Estimation Asymptotic Confidence Interval Approximate Bayesian Estimation Tierney-Kadane Approximation
Primary Language | English |
---|---|
Journal Section | Natural Sciences |
Authors | |
Publication Date | June 30, 2019 |
Submission Date | November 18, 2018 |
Acceptance Date | January 14, 2019 |
Published in Issue | Year 2019 |