Kullanım Kılavuzu
Neden sadece 3 sonuç görüntüleyebiliyorum?
Sadece üye olan kurumların ağından bağlandığınız da tüm sonuçları görüntüleyebilirsiniz. Üye olmayan kurumlar için kurum yetkililerinin başvurması durumunda 1 aylık ücretsiz deneme sürümü açmaktayız.
Benim olmayan çok sonuç geliyor?
Birçok kaynakça da atıflar "Soyad, İ" olarak gösterildiği için özellikle Soyad ve isminin baş harfi aynı olan akademisyenlerin atıfları zaman zaman karışabilmektedir. Bu sorun tüm dünyadaki atıf dizinlerinin sıkça karşılaştığı bir sorundur.
Sadece ilgili makaleme yapılan atıfları nasıl görebilirim?
Makalenizin ismini arattıktan sonra detaylar kısmına bastığınız anda seçtiğiniz makaleye yapılan atıfları görebilirsiniz.
 Görüntüleme 23
 İndirme 4
Comparison Of Maximum Likelihood And Bayes Estimators Under Symmetric And Asymmetric Loss Functions By Means Of Tierney Kadane’s Approximation For Weibull Distribution
2019
Dergi:  
Turkish Journal of Science and Technology
Yazar:  
Özet:

In this study, it is considered the problem of comparing the performances of the Maximum Likelihood (ML) and Bayes estimators under symmetric and asymmetric loss function  for the unknown parameters of Weibull distribution. ML estimators are computed by using the Newton Raphson method. Bayesian estimations under Squared, Linex and General Entropy loss functions by using Jeffrey’s extension prior are introduced with Tierney Kadane approximation for Weibull distribution. For different sample sizes, estimators are compared to obtain the best estimator in terms of mean squared errors using a Monte Carlo simulation study.

Anahtar Kelimeler:

Atıf Yapanlar
Bilgi: Bu yayına herhangi bir atıf yapılmamıştır.
Benzer Makaleler








Turkish Journal of Science and Technology

Alan :   Fen Bilimleri ve Matematik

Dergi Türü :   Uluslararası

Metrikler
Makale : 221
Atıf : 149
2023 Impact/Etki : 0.07
Turkish Journal of Science and Technology