A new procedure : bayesian selection to find the best of geometric population under general loss function
المؤلف
المصدر
Journal of Kufa for Mathematics and Computer
العدد
المجلد 1، العدد 6 (31 ديسمبر/كانون الأول 2012)، ص ص. 49-56، 8ص.
الناشر
جامعة الكوفة كلية الرياضيات و علوم الحاسوب
تاريخ النشر
2012-12-31
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
In many practical situations the experimenter is confronted with the problem of choosing the best one of a number of populations or categories or ranking them according to their performance.
This paper derives a procedure for selecting the better of Two Geometric populations employing a decision-theoretic Bayesian framework with Beta prior under general loss function.
The numerical results for this procedure are given by using Math Works Matlab ver 7.0.1 with different loss functions constant, linear and quadratic, where in one equation we can obtain the Bayes risk for the three types of the loss functions : constant, linear and quadratic.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Hathut, Samira Faysal. 2012. A new procedure : bayesian selection to find the best of geometric population under general loss function. Journal of Kufa for Mathematics and Computer،Vol. 1, no. 6, pp.49-56.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-317900
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Hathut, Samira Faysal. A new procedure : bayesian selection to find the best of geometric population under general loss function. Journal of Kufa for Mathematics and Computer Vol. 1, no. 6 (Dec. 2012), pp.49-56.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-317900
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Hathut, Samira Faysal. A new procedure : bayesian selection to find the best of geometric population under general loss function. Journal of Kufa for Mathematics and Computer. 2012. Vol. 1, no. 6, pp.49-56.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-317900
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 56
رقم السجل
BIM-317900
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر