ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







تقدير أنموذج الانحدار اللامعلمي الضبابي بالاعتماد على بعض أساليب التمهيد مع تطبيق عملي

العنوان بلغة أخرى: Fuzzy Nonparametric Regression Model Estimation Based on some Smoothing Techniques with Practical Application
المصدر: مجلة كلية التربية الأساسية
الناشر: الجامعة المستنصرية - كلية التربية الأساسية
المؤلف الرئيسي: حسين، محمد جاسم محمد (مؤلف)
مؤلفين آخرين: عباس، مؤيد سلمان (م. مشارك)
المجلد/العدد: ع101
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2018
الصفحات: 203 - 220
ISSN: 8536-2706
رقم MD: 1018257
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EduSearch
مواضيع:
كلمات المؤلف المفتاحية:
الأنحدار اللامعلمي الضبابي أحادي المتغير | العدد الضبابي المثلثي | التمهيد الخطي الموضعي | تمهيد النواة | الجوار الأقرب -K | معلمة التمهيد المثلي | Univariate Fuzzy Nonparametric Regression | Triangular Fuzzy Number | Local Linear Smoothing | Kernel Smoothing | K-Nearest Neighbor | Optimal Smoothing Parameter
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: في هذا البحث تم تطبيق طرائق التقدير اللامعلمية الضبابية المستندة على بعض أساليب التمهيد على بيانات حقيقية خاصة بسوق العراق للأوراق المالية، إذ تم دراسة حركة التداول لشركة بغداد للمشروبات الغازية لعام (2016) (للفترة من1/1/2016 ولغاية 31/12/2016) وتم الحصول على عينة بـ (148) مشاهدة من أجل بناء أنموذج للعلاقة ما بين أسعار الأسهم (الأدنى والأعلى والمتوسط) وحجم التداول. ومن خلال مقارنة نتائج معيار (G.O.F) ولأساليب التمهيد الثلاثة وعند دوال النواة المعتمدة والمقترحة من قبل الباحثين تم ملاحظة بأن أقل قيمة لهذا المعيار كانت لأسلوب الجوار الأقرب (K-NN) وعند دوال النواة (Gaussian).

In this research, we use fuzzy nonparametric methods based on some smoothing techniques, were applied to real data on the Iraqi stock market especially the data about Baghdad company for soft drinks for the year (2016) for the period (1/1/2016-31/12/2016). A sample of (148) observations was obtained in order to construct a model of the relationship between the stock prices (Low, high, moderate) and the traded value by comparing the results of the criterion (G.O.F.) for three techniques, we note that the lowest value for this criterion was for the K-Nearest Neighbor at Gaussian function.

ISSN: 8536-2706