فهرست مطالب

مجله علوم آماری
سال ششم شماره 1 (پیاپی 11، بهار و تابستان 1391)

  • تاریخ انتشار: 1391/11/12
  • تعداد عناوین: 7
|
  • محمد بابازاده، صادق رضایی، موسی عبدی صفحات 1-20
    در این مقاله، یک توزیع جدید سه پارامتری طول عمر با ترکیب کردن توزیع های نمایی تعمیم یافته و لگاریتمی معرفی می شود. این توزیع به ازای مقادیر مختلف پارامترها دارای نرخ شکست نزولی و صعودی نزولی است. ویژگی های این توزیع جدید طول عمر،از جمله تابع چگالی احتمال، تابع توزیع تجمعی، تابع بقا، تابع مخاطره، تابع مولد گشتاور و گشتاورهای آن محاسبه می شوند. برآورد ماکسیمم درستنمایی پارامترهای این توزیع با استفاده از الگوریتم تعیین و ماتریس واریانس کوواریانس مجانبی برآورد پارامترها به دست آورده می شوند. سپس با هدف تعیین دقت، با استفاده از شبیه سازی مونت کارلو، واریانس و کواریانس های برآوردگرهای ماکسیمم درستنمایی مورد بررسی قرار می گیرند
    کلیدواژگان: نرخ شکست، الگوریتم EM، توزیع نمایی تعمیم یافته، توزیع لگاریتمی، توزیع طول عمر، برآورد ماکسیمم درستنمایی
  • ابوذر بازیاری صفحات 21-37
    در فرآیند مخاطره انفرادی شرکت بیمه ای که اندازه های خسارت بیمه گذاران آن به یکدیگر وابسته اند، تعیین احتمال و زمان ورشکستگی از اهمیت بسزایی برخوردار است. محاسبه دقیق این احتمالات به دلیل ساختار پیچیده آن، کار آسانی نیست. در این مقاله، برآورد احتمالات ورشکستگی، تعیین زمان های ورشکستگی و بازه اطمینان احتمالات ورشکستگی در سطوح مختلف همبستگی خسارتها با روش شبیه سازی مونت کارلو انجام شده است. در این شبیه سازی برای تولید خسارت های وابسته از تابع مفصل فرانک چند متغیره و الگوریتم مارشال و الکین کمک گرفته و نشان داده شده است که با افزایش سطح وابستگی بین اندازه های خسارت، احتمال ورشکستگی فرآیند مخاطره افزایش و زمان ورشکستگی آن کاهش می یابد
    کلیدواژگان: احتمال ورشکستگی، الگوریتم مارشال و الکین، تابع مفصل فرانک، فرآیند مخاطره انفرادی
  • ابراهیم خدایی، سید روح الله شجاعی کیاسری صفحات 39-54
    به کارگیری متغیرهای کمکی برای اصلاح برآوردگرها روشی متداول در آمار و به خصوص بررسی های نمونه ای است. به عنوان مثال می توان به برآوردگرهای نسبتی و رگرسیونی در نمونه گیری اشاره کرد. با فرض معلوم بودن مجموع جامعه کمکی و برقرار بودن یک سری شرایط، برآوردگرهای کالیبره و واریانس آنها را می توان با استفاده از برآوردگرهای رگرسیونی تعمیم یافته به دست آورد. در این مقاله، با فرض نامعلوم بودن مجموع متغیر کمکی در جامعه، برآوردگر کل و واریانس آن در جامعه هدف با روش رگرسیون تعمیم یافته به دست آورده می شود. سپس نشان داده می شود برآوردگر ارائه شده برای مجموع کل جامعه از نظر کارایی بهتر از برآوردگر هورویتز تامپسون است. آنگاه نظریه به دست آمده با شبیه سازی به روش مونت کارلو زنجیر مارکوفی در طرح نمونه گیری طبقه بندی مورد بررسی قرار می گیرد
    کلیدواژگان: آماره کمکی، برآوردگر رگرسیونی تعمیم یافته، برآوردگرکالیبره، برآورد واریانس، واریانس مجانبی نمونه گیری طبقه بندی، روش های مونت کارلوی زنجیره مارکوفی
  • محمد امینی، غلامرضا محتشمی برزادران، سمانه خسروی صفحات 55-67
    این مقاله در جستجوی ملاکی بهینه برای مقایسه برخی از اندازه های فی واگرا است، که در آن میزان وابستگی خانواده مفصل فارلی-گامبل-مورگنسترن تعمیم یافته به روش عددی محاسبه می شود. بر این اساس، اندازه هلینجر به عنوان اندازه فی-واگرای بهینه پیشنهاد می شود
    کلیدواژگان: اندازه فی، واگرا، خانواده مفصل فارلی، گامبل، مورگنسترن تعمیم یافته
  • امل ساکی مالحی، ابراهیم حاجی زاده، کامبیز احمدی صفحات 69-82
    مدل های تحلیل بقا معمولا براساس فرض همگن بودن جامعه مورد مطالعه قرار می گیرند. این در حالی است که به دلیل اثرات تصادفی فردی غیرقابل مشاهده، چنین فرضی اغلب واقع گرایانه نیست. در واقع عدم در نظر گرفتن اثرات فردی در تحلیل بقا منجر به نتایج غیرواقعی می شود. لذا در این حالت مدل های آمیخته با اثرات تصادفی پیشنهاد می شوند که در تحلیل بقا به مدل های شکنندگی مشهور هستند. در این مقاله توزیع خانواده واریانس توانی به عنوان خانواده کلی و توزیع های گاما و وارون گاوسی به عنوان دو حالت خاص برای اثرات شکنندگی تصادفی معرفی و ارزیابی می شوند. سپس با استفاده از مدل های شکنندگی پارامتری خطرات متناسب با توزیع وایبل برای مخاطره پایه و توزیع گاما و وارون گاوسی برای اثرات شکنندگی، داده های مربوط به بقای مبتلایان به سرطان کولورکتال تحلیل شده اند
    کلیدواژگان: تحلیل بقا، اثرات فردی، مدلهای شکنندگی، توزیع وایبل، توزیع خانواده واریانس توانی
  • محمد غلامی فشارکی، انوشیروان کاظم نژاد، فرید زایری صفحات 83-98
    توزیع چوله نرمال، یکی از توزیع های مهم در تحلیل داده های غیرنرمال است. از آنجایی که تابع چگالی توزیع چوله نرمال حاوی تابع انتگرال است محاسبه تابع چگالی این توزیع در رهیافت بیزی است در این مقاله با استفاده از تعریف شرطی توزیع چوله نرمال روشی برای برآورد بیزی پارامترهای این توزیع ارائه شده است. سپس در مطالعه ای شبیه سازی دقت این روش با روش معمولی مورد مقایسه قرار گرفته است
    کلیدواژگان: رهیافت بیزی، روش شرطی، توزیع چوله نرمال
  • سیده فاطمه میری، احسان بهرامی سامانی صفحات 99-110
    هدف این مقاله معرفی یک مدل تعمیم یافته برای توزیع توام متغیرهای اسمی، ترتیبی و پیوسته برای با و بدون داده گم شده است. فرم های بسته ای برای تابع درستنمایی مربوط به مدل های مکانی عام ارائه می شود. همچنین تقریب جو، برای براورد پارامترهای مدل مکانی عام با پاسخ های اسمی، پیوسته و ترتیبی با و بدون داده های گم شده به کار برده شده است. برای نشان دادن قابلیت مدل های پیشنهادی، مطالعات شبیه سازی انجام شده است. همچنین مدل های ارائه شده بر روی داده های واقعی مربوط به آموزش زبان خارجی مورد تحلیل قرار گرفته است
    کلیدواژگان: پاسخ های همبسته پیوسته، ترتیبی و اسمی، تابع درستنمایی، داده های گم شده، متغیر پنهان، مدل مکانی عام
|
  • Mohammad Babazadeh, Sadegh Rezaee, Mousa Abdi Pages 1-20
    In this paper، a new three-parameter lifetime distribution is introduced by combining an extended exponential distribution with a logarithmic distribution. This flexible distribution has increasing، decreasing and upside-down bathtub failure rate shapes. Various properties of the proposed distribution are discussed. The estimation of the parameters attained by EM algorithm and their asymptotic variance and covariance are obtained. In order to assess the accuracy of the approximation of variance and covariance of the maximum likelihood estimator، a simulation study is presented to illustrate the properties of distribution.
    Keywords: EM Algorithm, Hazard rate, Lifetime distribution, Generalized Exponential Distribution, Logarithmic Distribution, Maximum Likelihood Estimation
  • Abouzar Bazyari Pages 21-37
    In the individual risk processes of an insurance company with dependent claim sizes، determination of the ruin probability and time to ruin are very important. Exact computing of theses probabilities، because of it''s complex structure، is not easy. In this paper، Monte Carlo simulation method is used to obtain the ruin probabilities estimates، times to ruin and confidence interval for the ruin probability estimates of the mentioned process for different dependence level of claims. In this simulation the multivariate Frank copula function and Marshall and Olkin''s algorithm are provided to generate the dependent claims. Then it has shown that with increasing the dependence level of claim sizes the ruin probability of the risk process increases، while its time to ruin decreases
    Keywords: Ruin Probability, Marshall, Olkin's Algorithm, Frank Copula Function, Individual Risk Process
  • Ebrahim Khodaie, Roohollah Shojaei Pages 39-54
    Sampling weights are calibrated according to the theory of calibration when the sum of population total for auxiliary variables is known. Under known population، totals for auxiliary variables and some conditions Devile and Sarndal showed that generalized regression estimators could approximate calibration estimators and their variances. In this paper، under unknown population totals for auxiliary variables، an estimator for the population total is proposed and its variance is obtained. It is shown that our estimator for the population total is more efficient than the Horvitz-Thompson estimators by theoretically and simulation results.
    Keywords: Generalized Regression Estimators, Calibration Estimators, Stratified Sampling, MCMC Methods
  • Mohammad Amini, Gholamreza Mohtashami Borzadaran, Samane Khosravi Pages 55-67
    This paper explores the optimal criterion for comparison of some Phi-divergence measures. The dependence for generalized Farlie Gumbel Morgenstern family of copulas is numerically calculated and it has been shown that the Hellinger measure is the optimal criterion for measuring the divergence from independence.
    Keywords: Phi, divergence measure, Generalized Farlie Gumbel Morgenstern copulas
  • Amal Saki Malehi, Ebrahim Hajizadeh, Kambiz Ahmadi Pages 69-82
    The survival analysis methods are usually conducted based on assumption that the population is homogeneity. However، generally، this assumption in most cases is unrealistic، because of unobserved risk factors or subject specific random effect. Disregarding the heterogeneity leads to unbiased results. So frailty model as a mixed model was used to adjust for uncertainty that cannot be explained by observed factors in survival analysis. In this paper، family of power variance function distributions that includes gamma and inverse Gaussian distribution were introduced and evaluated for frailty effects. Finally the proportional hazard frailty models with Weibull baseline hazard as a parametric model used for analyzing survival data of the colorectal cancer patients.
    Keywords: Survival Analysis, Subject Specific random effects, Frailty Models, Weibull Distribution, Power Variance Function Distribution
  • Mohammad Gholami Fesharaki, Anoshirvan Kazemnejad, Farid Zayeri Pages 83-98
    Skew Normal distribution is important in analyzing non-normal data. The probability density function of skew Normal distribution contains integral function which tends researchers to some problems. Because of this problem، in this paper a simpler Bayesian approach using conditioning method is proposed to estimate the parameters of skew Normal distribution. Then the accuracy of this metrology is compared with ordinary Bayesian method in a simulation study.
    Keywords: Bayesian Analysis, Conditioning Method, Estimation, Skew Normal Distribution
  • Sayedeh Fatemeh Miri, Ehsan Bahrami Samani Pages 99-110
    In this paper a general model is proposed for the joint distribution of nominal، ordinal and continuous variables with and without missing data. Closed forms are presented for likelihood functions of general location models. Also the Joe approximation is used for the parameters of general location models with mixed continuous، ordinal and nominal data with non-ignorable missing responses. To explain the ability of proposed models some simulation studies are performed and some real data are analyzed from a foreign language achievement study.
    Keywords: Correlated nominal, Continuous, ordinal responses, Likelihood function, Missing data, Latent variable, General location model