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Bayesian Analysis of the Kumaraswamy Distribution under Failure Censoring Sampling Scheme

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  • 발행기관
    보안공학연구지원센터(IJAST) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Advanced Science and Technology 바로가기
  • 통권
    Vol.51 (2013.02)바로가기
  • 페이지
    pp.39-58
  • 저자
    Tabassum Naz Sindhu, Navid Feroze, Muhammad Aslam
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A206888

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원문정보

초록

영어
This study seeks to focus on Bayesian and non-Bayesian estimation for the shape parameter of the Kumaraswamy distribution under type-II censored samples. Maximum likelihood estimation and Bayes estimation have been obtained using asymmetric loss functions. Posterior predictive distributions along with posterior predictive intervals have been derived under simple and mixture priors. Elicitation of hyper-parameter through prior predictive approach has also been discussed. As analytical comparison is difficult, so comparisons among these estimators have been made using Monte Carlo simulation study and some interesting comparisons have been presented. The findings of the study indicate that the Bayes estimation is superior to classical estimation under the suitable prior.

목차

Abstract
 1. Introduction
 2. Classical Estimation
  2.1. Maximum Likelihood Estimation
 3. Loss Function
  3.1. Degroot Loss Function (DLF)
  3.2. Linex Loss Function (LLF)
  3.3. General Entropy Loss Function (GELF)
 4. Bayesian Analysis
  4.1. The Posterior Distribution and Estimators under Inverse Levy Prior
  4.2. The Posterior Distribution and Estimators under Gamma Prior
  4.3. The Posterior Distribution and Estimators under Mixture of Gamma and Jeffreys Prior
 5. Elicitation of Hyper-parameter
  5.1. Method of Elicitation Through Prior Predictive Probabilities
  5.2. Elicitation through Prior Predictive Probabilities Assuming Inverse Levy Prior
  5.3. Elicitation through Prior Predictive Probabilities Assuming Gamma Prior
  5.4. Elicitation Assuming Mixture of Gamma and Jeffreys Priors
 6. Posterior Predictive Distributions
  6.1. Posterior Distribution and Posterior Predictive Intervals Assuming Inverse Levy Prior
  6.2. Posterior Distribution and Posterior Predictive Intervals Assuming Inverse Levy Prior
  6.3. Posterior Distribution and Posterior Predictive Intervals Assuming Mixture of Gamma and Jeffreys Prior
 7. Simulation Study
 8. Conclusion
 References

키워드

Censored sampling prior elicitation posterior risk loss Functions

저자

  • Tabassum Naz Sindhu [ Department of Statistics, Quaid-i-Azam University ]
  • Navid Feroze [ Department of Mathematics and Statistics, Allama Iqbal Open University ]
  • Muhammad Aslam [ Department of Statistics, Quaid-i-Azam University ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    보안공학연구지원센터(IJAST) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJAST)]
  • 설립연도
    2006
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업

간행물

  • 간행물명
    International Journal of Advanced Science and Technology
  • 간기
    월간
  • pISSN
    2005-4238
  • 수록기간
    2008~2016
  • 십진분류
    KDC 505 DDC 605

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