ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







Using Bayes Weights to Estimate Parameters of a Gamma Regression Model

العنوان بلغة أخرى: استخدام أوزان بيز في تقدير معلمات أنموذج انحدار كام
المصدر: المجلة العراقية للعلوم الإحصائية
الناشر: جامعة الموصل - كلية علوم الحاسوب والرياضيات
المؤلف الرئيسي: علي، طه حسين (مؤلف)
مؤلفين آخرين: الصفار، افان (م. مشارك), إسماعيل، سربست سعيد (م. مشارك)
المجلد/العدد: مج20, ع1
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2023
الشهر: يونيو
الصفحات: 43 - 54
ISSN: 1680-855X
رقم MD: 1412065
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: الإنجليزية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
كلمات المؤلف المفتاحية:
النموذج الخطي العام | انحدار كاما | طريقة بيز | Generalized Linear Model | Gamma Regression | Bayes Approach
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: في هذا البحث تم اقتراح استخدام أسلوب بيز في حساب أوزان بيز لمعالجة مشكلة عدم التجانس عند تقدير معلمات نموذج انحدار كاما بالاعتماد على طريقة التقدير للمربعات الصغرى الموزونة وطريقة المربعات الصغرى الموزونة التكرارية. ومقارنتها بالطريقة التقليدية من خلال جانب تجريبي لمحاكاة البيانات المولدة من توزيع كاما وجانب تطبيقي على بيانات حقيقية. وتم التحليل باستخدام برنامج مصمم لهذا الغرض بلغة MATLAB، وكذلك البرنامج الإحصائي SPSS-25 وEasyFit-,5.5. تهدف هذه الدراسة إلى معالجة مشكلة عدم تجانس تباين الخطأ العشوائي لنموذج انحدار جاما بالطريقة المقترحة التي تعتمد على وزن بيز وتقدير أفضل نموذج انحدار جاما باستخدام مرجح بيز، وكذلك مقارنة بين النتائج الطريقة التقليدية والمقترحة من خلال بعض المعايير الإحصائية، وقد توصلت نتائج البحث إلى أفضلية الطريقة المقترحة على الطريقة التقليدية بالاعتماد على بعض المعايير الإحصائية.

In this paper, we suggested to use the Bayes approach in calculating the Bayes weights to treat the heterogeneity problem when estimating the gamma regression model parameters depending on the weighted least squares method and iterative weighted least squares method. A comparison with the classical method through an experimental side to simulate the generated data from a gamma distribution is presented. The data is analyzed through a MATLAB code designed for this purpose, in addition to the statistical program SPSS-25 and EasyFit-5.5. The aims of this study are: solving of heteroscedasticity problem random error variance for gamma regression model by a proposed method which depends on Bayes weighted and estimation of the best fit gamma regression model by using Bayes weighted, as well as a comparison between the results from the classical and proposed methods through some statistical criteria, the results provided the preference of the proposed method on the classical method.

ISSN: 1680-855X

عناصر مشابهة