This paper deals with the estimatio

This paper deals with the estimation of scale parameter for Frechet distribution with known shape. The
Maximum likelihood estimation and Probability weighted moment estimation are discussed. Bayes estimator is
obtained using Jeffreys’ prior under quadratic loss function, El-Sayyad’s loss function and linex loss function.
Through extensive simulation study, we compared the performance of these estimators considering various
sample size based on mean squared error (MSE).

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

กระดาษนี้เกี่ยวข้องกับการประมาณค่าพารามิเตอร์ขนาดการกระจาย Frechet ทรงทราบ การกล่าวถึงการประเมินความเป็นไปได้สูงสุดและการประมาณช่วงเวลาน่าจะถ่วงน้ำหนัก คือประมาณ Bayesใช้ก่อน Jeffreys' ภายใต้ฟังก์ชันกำลังสองขาดทุน El-Sayyad สูญเสียฟังก์ชัน และฟังก์ชัน linex ขาดทุนได้ผ่านการศึกษาจำลองครอบ เราเปรียบเทียบประสิทธิภาพของ estimators เหล่านี้พิจารณาต่าง ๆขนาดตัวอย่างตามหมายถึง ข้อผิดพลาดกำลังสอง (MSE)

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

กระดาษนี้จะเกี่ยวข้องกับการประมาณค่าพารามิเตอร์ของขนาดสำหรับการกระจาย Frechet มีรูปร่างที่รู้จักกัน
การประมาณค่าความน่าจะเป็นสูงสุดและความน่าจะถ่วงน้ำหนักประมาณค่าช่วงเวลาที่จะกล่าวถึง Bayes ประมาณการจะ
รับใช้ฟรีย์ 'ก่อนภายใต้ฟังก์ชั่นการสูญเสียกำลังสองฟังก์ชั่นการสูญเสียและฟังก์ชั่นการสูญเสียของ Linex. El-Sayyad
ผ่านการศึกษาแบบจำลองที่กว้างขวางเราเมื่อเทียบกับประสิทธิภาพการทำงานของตัวประมาณค่าเหล่านี้พิจารณาต่างๆ
ขนาดของกลุ่มตัวอย่างอยู่บนพื้นฐานของค่าเฉลี่ยกำลังสองข้อผิดพลาด (MSE)

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

บทความนี้เกี่ยวข้องกับการประมาณค่าพารามิเตอร์แบบกระจายสำหรับ frechet ทราบรูปร่าง ที่การประมาณค่าความน่าจะเป็นสูงสุด และค่าถ่วงน้ำหนักความน่าจะเป็นช่วงเวลาได้ถูก ตัวประมาณเบส์ที่ได้ใช้ก่อนฟังก์ชันกำลังสอง Jeffreys " ภายใต้การสูญเสียของเอล sayyad การสูญเสียฟังก์ชันและฟังก์ชันการสูญเสีย linex .ผ่านการศึกษาแบบจำลองอย่างละเอียด เราเปรียบเทียบประสิทธิภาพของตัวประมาณพิจารณาต่าง ๆเหล่านี้ขนาดของกลุ่มตัวอย่างตามค่าเฉลี่ยยกกำลังสอง Error ( MSE )