Using iterative reweighting algorithm and genetic algorithm to calculate the estimation of the parameters of the maximum likelihood of the skew normal distribution
Other Title(s)
استخدام خوارزمية إعادة الوزن التكرارية و الخوارزمية الجينية لحساب مقدر معلمات الأمكان الأعظم للتوزيع الطبيعي الملتوي
Joint Authors
al-Khafaji, Murtada Ala
al-Bakri, Rabab Abd al-Rida
Source
Journal of Economics and Administrative Science
Issue
Vol. 27, Issue 127 (31 Mar. 2021), pp.253-264, 12 p.
Publisher
University of Baghdad College of Administration and Economics
Publication Date
2021-03-31
Country of Publication
Iraq
No. of Pages
12
Main Subjects
Information Technology and Computer Science
Topics
Abstract AR
يعد الالتواء الزائد الموجود في البيانات هو عقبة أمام التوزيع الطبيعي (ND)، لذلك شهدت الدراسات الحديثة نشاطا في دراسة التوزيع الطبيعي الملتوي (SND) الذي يلائم البيانات الملتوية.
و يعتبر الأخير هو حالة خاصة من التوزيع الطبيعي مضاف الية عامل الالتواء (α)، الذي يعطي مرونة أكثر للتوزيع الطبيعي.
عند تقدير معلمات (SND) باستخدام طريقة الأمكان الأعظم (ML) نواجه مشكلة ظهور معادلات غير الخطية، لذا فأن حلولها تكون غير صريحة و غير دقيقة و لا يمكن الاعتماد عليها.
لحل هذه المشكلة، تم استخدام طريقة الخوارزمية الجينية (GA) و خوارزمية اعادة الوزن التكرارية (IR) اعتمادا على طريقة الأمكان الأعظم.
تم استخدام طريقة محاكاة مونت كارلو بمستويات مختلفة من الالتواء و أحجام العينة، و تم مقارنة افضلية النتائج وفقا للمعاير الإحصائية حيث كان حساب أنموذج (SND) باستخدام (GA) هي الأفضل عندما تكون حجم العينه صغير أو متوسط و عندما يكون حجم العينية كبير فإن خوارزمية (IR) الأفضل.
و أجريت دراسة أيضا باستخدام بيانات حقيقية لحساب تقدير المعالم و المقارنة بين النتائج استنادا الى المعايير (AIC، BIC، Def، Mse )
Abstract EN
Excessive skewness which occurs sometimes in the data is represented as an obstacle against normal distribution.
So, recent studies have witnessed activity in studying the skew-normal distribution (SND) that matches the skewness data which is regarded as a special case of the normal distribution with additional skewness parameter (α), which gives more flexibility to the normal distribution.
When estimating the parameters of (SND), we face the problem of the non-linear equation and by using the method of Maximum Likelihood estimation (ML) their solutions will be inaccurate and unreliable.
To solve this problem, two methods can be used that are: the genetic algorithm (GA) and the iterative reweighting algorithm (IR) based on the Maximum Likelihood method.
Monte Carlo simulation was used with different skewness levels and sample sizes, and the superiority of the results was compared.
It was concluded that (SND) model estimation using (GA) is the best when the samples sizes are small and medium, while large samples indicate that the (IR) algorithm is the best.
The study was also done using real data to find the parameter estimation and a comparison between the superiority of the results based on (AIC, BIC, Mse and Def) criteria
American Psychological Association (APA)
al-Khafaji, Murtada Ala& al-Bakri, Rabab Abd al-Rida. 2021. Using iterative reweighting algorithm and genetic algorithm to calculate the estimation of the parameters of the maximum likelihood of the skew normal distribution. Journal of Economics and Administrative Science،Vol. 27, no. 127, pp.253-264.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1251509
Modern Language Association (MLA)
al-Khafaji, Murtada Ala& al-Bakri, Rabab Abd al-Rida. Using iterative reweighting algorithm and genetic algorithm to calculate the estimation of the parameters of the maximum likelihood of the skew normal distribution. Journal of Economics and Administrative Science Vol. 27, no. 127 (Mar. 2021), pp.253-264.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1251509
American Medical Association (AMA)
al-Khafaji, Murtada Ala& al-Bakri, Rabab Abd al-Rida. Using iterative reweighting algorithm and genetic algorithm to calculate the estimation of the parameters of the maximum likelihood of the skew normal distribution. Journal of Economics and Administrative Science. 2021. Vol. 27, no. 127, pp.253-264.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1251509
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes bibliographical references : p. 262-263
Record ID
BIM-1251509