تقدير معلمات توزيع كاما المعكوس نصف الدائري مع تطبيق عملي

رسالة ماجستير

اسم الباحث : عمار محمد جاسم

اسم المشرف : أ. د. مهدي وهاب نعمة

الكلمات المفتاحية :

الكلية : كلية الادارة والاقتصاد

الاختصاص : علوم الأحصاء

سنة نشر البحث : 2023

تحميل الملف : اضغط هنا لتحميل البحث


في الكثير من التطبيقات العملية وفي واقع حياتنا قد نواجه بيانات تقاس بوحدات القياس الزاوي مثل Radians ),( degrees ، وهذه البيانات ممكن ان تقع ضمن المدى الدائري الكامل اي (0, 2π) ويطلق على مثل هكذا بيانات بالبيانات الدائرية (The Circular data) إذ إن فضاء البيانات الدائرية هو دائرة الوحدة بينما للبيانات الخطية يكون الفضاء هو خط الأعداد الحقيقي R، ومصطلح البيانات الدائرية يستعمل لغرض تمييزها عن البيانات الخطية (Linear Data) المعتاد عليها كثيراً في التحليلات, او قد تقع في نصف المدى الدائري (0, π) إذ يطلق على هكذا نوع من البيانات بالبيانات النصف دائرية (Half Circular Data) ففي حالة البيانات النصف دائرية يجب إيجاد إنموذج لغرض دراسة وتحليل مثل هكذا بيانات. لذلك جاءت هذه الرسالة لايجاد تقدير معلمات توزيع كاما المعكوس نصف الدائري بالاعتماد على خاصية اسقاط المجسم العكسية Inverse stereographic projection)) والتي تختص بتحويل البيانات الاعتيادية (الديكارتية) الى بيانات قطبية (مقاسة بالزوايا) ومن ثم ايجاد خصائص التوزيع الجديد النصف دائري ومن ثم تقدير معلمات التوزيع الجديد بالاعتماد على ثلاث طرائق في التقدير وهي طريقة الامكان الاعظم الاعتيادية Maximum Likelihood) ( وطريقة اقل مسافة ذو الخطوة الواحــــــــــــــــــــدة (The One-Step Minimum Hellinger Distance Estimator) ومقدر المســـــــــــــــــــافة العامة (The General spacing estimator) ومن ثم تطبيق المقدرات المستخرجة على بيانات حقيقية وباستعمال تجارب محاكاة, تم المقارنة بين الطرائق الثلاث وتوصلنا إلى إن أفضل طريقة لتقدير معلمات توزيع كاما المعكوس المحول النصف دائري هي طريقة أقل مسافة ذو الخطوة الواحــــــــــــــــــــدة (OHD) بنسبة افضلة (50%) وتليها طريقة الامكان الاعظم (MLE)بنسبة افضلية بلغت (35%) , واخيرا طريقة المسافة العامة (GS)بنسبة افضلية (15%) . وكذلك استعمال بيانات حقيقية (بيانات زوايا انحناء القرنية الخلفي) باستعمال جهاز OCT للتصوير المقطعي ثلاثي الابعاد والتي تم التقاط صور للجزء الخلفي من عيون (100) مريض. والمتغير الذي يمثل البيانات المدروسة هو الزاوية مقاسة ب(Radians) والتي تقيس الانحناء الخلفي للقرنية وتم التوصل الى ملائمة البيانات الحقيقية لتوزيع كاما المعكوس نصف الدائري المحول.

Rp-Parameters Estimation of a Half Circular Inverse Gamma distribution with an application.pdf

In many practical applications and in the reality of our lives, we may encounter data measured in angular units such as degrees or radians, and this data can fall within the full circular range, i.e. (0, 2π) and such data is called the circular data, as the supporter Support for circular data is the unit circle while for linear data the support is the real number line R, The term circular data is used for the purpose of distinguishing it from linear data that is often used in analytics, or it may lie in the half-circular range (0, π), as this type of data is called half-circular data. In the case of half-circular data Circular, A model should be found for the purpose of studying and analyzing such data. Therefore, this thesis came to find the semi-circular inverse gamma distribution based on the inverse stereographic projection property, which is concerned with converting the normal (Cartesian) data into polar data (measured by angles) and then finding the characteristics of the new semi-circular distribution, And then estimating the parameters of the new distribution based on three methods of estimation, namely the method of the maximum likelihood (Maximum Likelihood), the method of the least Hellinger distance with one step (The One-Step Minimum Hellinger Distance Estimator) and the method of general distance (The General spacing estimator) and then applying The estimations extracted on real data and using simulation experiments were compared between the three methods and we concluded that the best method for estimating the parameters of the semicircular inverted gamma distribution is the one-step Hellinger least distance method (OHD) with a better percentage (50%), followed by the greatest possibility method (MLE). ) with a preference rate of (35%), and finally the general distance method (GS) with a preference rate of (15%). As well as the use of real data (data of angles of curvature of the cornea back) using a retinal scanner OCT device for three-dimensional tomography, in which pictures were taken of the back of the eyes of (100) patients. The variable that represents the studied data is the angle measured in radians, which measures the posterior curvature of the cornea, and it was found that the real data fit the distribution of the transformed semicircular inverse gamma.