التحويل التكعيبي لتوزيع ( رايلي – باريتو ) المركب مع تطبيق عملي

رسالة ماجستير

اسم الباحث : تماضر كفاح حسن

اسم المشرف : عواد كاظم شعلان

الكلمات المفتاحية : طريقة الإماكن الأعظم، طريقة المقدارات التجزيئية ، التحويل التكعيبي ، توزيع

الكلية : كلية الادارة والاقتصاد

الاختصاص : علوم الأحصاء

سنة نشر البحث : 2024

تحميل الملف : اضغط هنا لتحميل البحث

يعد توزيع رالي باريتو(Rayleigh Pareto Distribution) ذو الثلاث معلمات (α,γ,θ)من التوزيعات الإحصائية المستمرة المهمة، إستمد هذا التوزيع أهمية حقيقية في العقود ألاخيرة لأهمية استعماله في الحالات الاحتمالية، وطبق هذا التوزيع في دراسة المعولية والبقاء ، عرض وقت الفشل، السيطرة على الجودة، ونمذجة القبول (قبول العينة) في الحالات التي يكون فيها التوزيع الطبيعي أنموذجاً غَير ملائم.
اذ تم في هذه الرسالة استعمال نظرية التوزيعات المحولة التكعيبية( Cubic (Transformation في اقترح توزيع جديد يعرف بتوزيع (Rayleigh Pareto Distribution) ذو الثلاث المعلمات ، إذ تمت دراسة بعض الخصائص الهيكلية والاحصائية للتوزيع المكعب المقترح( Cubic Transformation Rayleigh Pareto) ، ودراسة
بعض خصائصه، وتقدير معلماته وحساب مقدرات دالة البقاء بثلاث طرائق تقدير وهي كل من طريقة الامكان الاعظم(Maximum Likelihood Method) (MLE)، وطريقة كريمر فون مايسز(Method of Cramer-Von Mises Minimus) (CVM) وطريقة المقدرات التجزيئية((Method of Percentiles Estimators (PER)، ، ولغرض المقارنة بين طرائق التقديرمعلمات و دالة البقاء فقد تم توظيف اسلوب محاكاة مونت كارلو (Monte carlo) لإجراء عدة تجارب بأحجام عينات مختلفة بأحجام عينات مختلفة صغيرة (30)ومتوسطة (50)وكبيرة(150-100) بواقع سبعه نماذج وبتكرار التجربة (1000)مرة للتجربةوعن طريق المعيار الاحصائي متوسط مربعات الخطا (MSE)وقد اظهرت النتائج افضلية طريقة الامكان الاعظم في حساب مقدرات دالة البقاء للتوزيع المقترح عند احجام العينات الصغيرة و المتوسطة والكبيرة، وافضلية طريقة المربعات الصغرى الموزونة عند احجام العينات الصغيرة.
وطبق التوزيع قيد الدراسة وبالاعتماد على طريقة الامكان الاعظم التي ظهرت افضليتها في الجانب التجريبي على بيانات حقيقية متمثلة(108) مشاهدة تمثل أوقات البقاء بالأسابيع للأشخاص المصابين بسرطان القولون لحين الوفاة بعد اجراء اختبار حسن المطابقة لبيان ملائمة البيانات الحقيقية مع التوزيع المقترح بأعتماد على اختبار كاي سكوير، ولغرض اثبات كفائة التوزيع المقترح بالمقارنة مع توزيع رالي باريتو في تمثيل البيانات الحقيقية بالاعتماد على المعاير الاحصائية (AIC,ACc,BIC) حيث اظهر التوزيع كفوء ومنافس جيد لانه يمتلك اقل قيمه للمعايرالمستخدمة.

Rp-Cubic Transformation Rayleigh Pareto with Practical Applications.pdf


The Rayleigh Pareto Distribution (Rayleigh Pareto Distribution) with parameters (α, γ, θ) is one of the widespread distributions. This distribution was derived from its true position in the best contracts due to the importance of its use in probabilistic cases. This distribution was applied in the study of reliability and survival, time display, and monitoring. Quality and acceptability (sample acceptance) in cases where normal distributions are an imperfect model. The study sought to study the distributions of the cubic transformed distributions in constructing the new probability distribution (Rayleigh Pareto Distribution) with three parameters. Some of the structural and statistical gains of the proposed complex distribution (the cubic Rayleigh Pareto transformation) were studied, and its parameters and the estimators of the survival function of the distribution were estimated using third estimation methods, namely Each of the (Maximum Likelihood Method (MLE), Cramer von Mises Method (CVM) and the Optical Estimators Method (PER), and for the purpose of demonstrating the superiority of the estimation methods mentioned, is examined, as it depends on the extrapolation of the Mean Squared Error (MSE) through the use of a simulation method. Monte Carlo (Monte Carlo) to search for many repetitions of different substitutions from different grains (30), medium (50) and large (150-100) with seven models and repeating the experiment (1000) times for the experiment, and showed the best search results for the method of possibility. (MLE) in calculating final survival parameters and estimators for the proposed distribution at large remaining sizes to compare the preference of estimation methods and apply the proposed joint data using the method I chose in the experimental aspect on a real represented (108) observations representing survival times in weeks because it will contribute to establishing the colon until the start. After conducting a goodness-of-match test to show a large portion of the real data with the proposed distribution based on the Chi-Square statistical elasticity, and for the purpose of proving the efficiency of the proposed distribution compared with the Pareto rally distribution in representing the real data based on the statistical criteria (AIC, ACc, BIC), where the distribution was shown to be efficient. It is a good competitor and has the lowest values for the standardsused.