BAYESIAN ESTIMATION UNDER KULLBACK-LEIBLER DIVERGENCE MEASURE BASED ON EXPONENTIAL DATA

ESTIMACIÓN BAYESIANA BAJO DIVERGENCIA KULLBACK-LEIBLER MEDIDA BASADA EN DATOS EXPONENCIALES

dc.creatorAbufoudeh, Ghassan K
dc.creatorAbu Awwad, Raed R
dc.creatorBdair, Omar M
dc.date2023-04-11
dc.date.accessioned2023-05-22T20:48:56Z
dc.date.available2023-05-22T20:48:56Z
dc.identifierhttps://revistas.uh.cu/invoperacional/article/view/2362
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/6330263
dc.descriptionn information theory, Kullback-Leibler divergence measure is a commonly used difference measure that is used for computing the distance between two probability distributions. In this paper, we apply Kullback-Leibler divergence measure between actual and approximate distribution to drive a loss function. We then apply the derived loss function on Exponential distribution to find the Bayes estimate of the parameter θ, and compare it with the Bayes estimate obtained using square error loss function. Our comparisons between these two estimates are based on complete, type II censoring and type I censoring dataen-US
dc.descriptionEn la teor ́ıa de la informaci ́on la medida de divergencia de Kullback-Leibler se usa comunmente para medir la distancia entre dos distribuciones de probabilidad. En este trabajo se aplica la medida de divergencia de Kullback-Leibler entre la distribuci ́on real y la aproximada para derivar la funci ́on de p ́erdida. Se usa esta funci ́on en la distribuci ́on exponencial para hallar el estimador bayesianodel par ́ametro θ y lo comparamos con el estimador bayesiano calculado usando la func ́on de p ́erdida usando el error cuadr ́atico. Las comparaciones que se realizan entre ambos estimadores se basan en datos censurados de tipo I y tipo II.es-ES
dc.formatapplication/pdf
dc.languageeng
dc.publisherDepartamento de Matemática Aplicada. Facultad de Matemática y Computación. Universidad de La Habanaen-US
dc.relationhttps://revistas.uh.cu/invoperacional/article/view/2362/2085
dc.rightshttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0es-ES
dc.sourceInvestigación Operacional; Vol. 40 No. 1 (2019): SPECIAL ISSUE: CONTRIBUTIONS IN MATHEMATICAL MODELING WITH IMPACT IN MEDICAL AND ENVIRONMENTS /NÚMERO ESPECIAL : CONTRIBUCIONES EN MODELACIÓN MATEMÁTICA CON IMPACTO EN MEDICINA Y MEDIO AMBIENTEen-US
dc.sourceInvestigación Operacional; Vol. 40 Núm. 1 (2019): SPECIAL ISSUE: CONTRIBUTIONS IN MATHEMATICAL MODELING WITH IMPACT IN MEDICAL AND ENVIRONMENTS /NÚMERO ESPECIAL : CONTRIBUCIONES EN MODELACIÓN MATEMÁTICA CON IMPACTO EN MEDICINA Y MEDIO AMBIENTEes-ES
dc.source2224-5405
dc.subjectEstimaci ́on Bayesianaes-ES
dc.subjectdistribución exponenciales-ES
dc.subjectmedida de divergencia de Kullback-Leiblerdatos completoes-ES
dc.subjectdatos censurados de tipo I y de tipo IIes-ES
dc.subjectestimación máximo verosímiles-ES
dc.subjectBayesian Estimationen-US
dc.subjectExponential distributionen-US
dc.subjectKullback-Leibler Divergence Mea- sureen-US
dc.subjectComplete Dataen-US
dc.subjectType II Censored Dataen-US
dc.subjectType I Censored Dataen-US
dc.subjectMaximum Likelihood Estima- tionen-US
dc.titleBAYESIAN ESTIMATION UNDER KULLBACK-LEIBLER DIVERGENCE MEASURE BASED ON EXPONENTIAL DATAen-US
dc.titleESTIMACIÓN BAYESIANA BAJO DIVERGENCIA KULLBACK-LEIBLER MEDIDA BASADA EN DATOS EXPONENCIALESes-ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.typeArticlesen-US
dc.typeArtículoes-ES


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