New versions of Liu-Type estimator in weighted and non-weighted mixed regression model

العناوين الأخرى

إصدارات جديدة لمقدر ليو-تايب في نموذج الانحدار المختلط المرجح و غير المرجح

المؤلف

al-Hiti, Mustafa Ismail Nayif

المصدر

Baghdad Science Journal

العدد

المجلد 17، العدد 1 (sup) (31 مارس/آذار 2020)، ص ص. 361-370، 10ص.

الناشر

جامعة بغداد كلية العلوم للبنات

تاريخ النشر

2020-03-31

دولة النشر

العراق

عدد الصفحات

10

التخصصات الرئيسية

الرياضيات

الملخص EN

This paper considers and proposes new estimators that depend on the sample and on prior information in the case that they either are equally or are not equally important in the model.

The prior information is described as linear stochastic restrictions.

We study the properties and the performances of these estimators compared to other common estimators using the mean squared error as a criterion for the goodness of fit.

A numerical example and a simulation study are proposed to explain the performance of the estimators.

نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)

al-Hiti, Mustafa Ismail Nayif. 2020. New versions of Liu-Type estimator in weighted and non-weighted mixed regression model. Baghdad Science Journal،Vol. 17, no. 1 (sup), pp.361-370.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-970043

نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)

al-Hiti, Mustafa Ismail Nayif. New versions of Liu-Type estimator in weighted and non-weighted mixed regression model. Baghdad Science Journal Vol. 17, no. 1 (Supplement) (Mar. 2020), pp.361-370.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-970043

نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)

al-Hiti, Mustafa Ismail Nayif. New versions of Liu-Type estimator in weighted and non-weighted mixed regression model. Baghdad Science Journal. 2020. Vol. 17, no. 1 (sup), pp.361-370.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-970043

نوع البيانات

مقالات

لغة النص

الإنجليزية

الملاحظات

Includes bibliographical references : p. 369

رقم السجل

BIM-970043