ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > استعمال طريقة الإمكان الأعظم ا...>الوصف

استعمال طريقة الإمكان الأعظم الكاملة في تقدير معلمات أنموذج بواسون الهرمي الجزئي "مختلف الميل" مع تطبيق عملي

العنوان بلغة أخرى: Using the Greatest Possible Method in Estimating the Parameters of the Partial Hierarchical Poisson Model "Various Inclinations" with Practical Application
المصدر: مجلة الإدارة والاقتصاد
الناشر: الجامعة المستنصرية - كلية الإدارة والاقتصاد
المؤلف الرئيسي: العانى، إيمان حسن أحمد (مؤلف)
مؤلفين آخرين: بهنام، رند رياض (م. مشارك)
المجلد/العدد: س42, ع120
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2019
الصفحات: 329 - 342
DOI: 10.31272/JAE.42.2019.120.20
ISSN: 1813-6729
رقم MD: 1062413
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
الطرق الإحصائية | طريقة الأمكان الأعظم | أنموذج بواسون الهرمى
كلمات المؤلف المفتاحية:
وفيات الحوادث المرورية | أنموذج إنحدار بواسون الهرمى الجزئي | أنموذج مختلف الميل | طريقة الأمكان الأعظم الكاملة | Traffic Accident Deaths | Hierarchical Partial Possion Regression Model | Varying Slope Model | Full Maximum Likelihood
رابط المحتوى:

الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها.
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: In this research an analytical study on a multi-level model, a model of the partial hierarchical Poisson regression (a model of different tendency) where this model is one of the most widely applied models in the analysis of data characterized by the fact that the observations that take a hierarchical form. This study aims to study the factors that affect the phenomenon of increasing mortality due to traffic accidents. The parameters of this model were estimated using FML method. The results of the maximum potential method were compared for Poisson partial hierarchy regression model (different inclination). It included the practical application of data on deaths due to traffic accidents in the governorates of Iraq and over two years from 2014 to 2015 issued by the Central Statistical Organization of the Ministry of Planning in coordination with the Ministry of Interior, where five stations were selected in Iraq h The first station represents the province of Baghdad, the second station represents the province of Basra, the third station represents the province of Kirkuk and the fourth station represents Dhi Qar The fifth station represents the remaining provinces, where each province or group (the number of units of the second level) random effect as each province represents Group where the first level represents deaths due to traffic accidents while the second level represents (stations). The practical application of the model shows that the factors that directly affect the increase in deaths due to traffic accidents were the result of the driver. By (10-9617) on the number of deaths, and that the variable of the vehicle (vehicle) affects by (8.9589) on the number of deaths, and that the variable signals traffic light (7.9565) on the number of deaths. It is also clear from the results that (53%) of the differences in the estimates between stations for the number of deaths are due to the random tendency of the driver variable, and (51%) of the differences in the estimates due to the random tendency of the road variable, and (47%) of the differences The estimates are due to the random inclination of the vehicle variable, and 44% of the variations in the estimates are due to the random inclination of the variable light signals. Key terms for research: traffic accident mortality, Poisson partial hierarchical regression model, different inclination model, fullest possible place method. It is also clear from the results that 53% of the differences in the estimates between stations are due to the random tendency of the driver variable, 51% of the differences in the estimates are due to the random tendency of the road variable, and 47% The estimates are due to the random inclination of the vehicle's variable (the vehicle), and 44% of the differences in the estimates are due to the random inclination of the light signal variable.

تم في هذا البحث دراسة تحليلية حول أنموذج متعدد المستويات وهو أنموذج أنحدار بواسون الهرمي الجزئي (أنموذج مختلف الميل) حيث يعد هذا النموذج من أهم النماذج الواسعة التطبيق في تحليل البيانات التي تتصف بكون المشاهدات التي تأخذ شكلا هرميا ويهدف هذا البحث إلى دراسة العوامل التي توتر على ظاهرة زيادة الوفيات نتيجة الحوادث المرورية حيث تم تقدير معلمات هذا الأنموذج وذلك بأستعمال طريقة الأمكان الأعظم الكاملة (FML) وتم أجراء عرض نتائج طريقة الامكان الأعظم الكاملة بالنسبة لأنموذج أنحدار بواسون الهرمي الجزئي (مختلف الميل) في الجانب التطبيقي حيث تضمن التطبيق العملي على بيانات الخاصة بالوفيات نتيجة الحوادث المرورية في محافظات العراق وعلى مدى سنتين من سنة 2014 ولغاية سنة 2015 الذي أصدره الجهاز المركزي للأحصاء التابع لوزارة التخطيط بالتنسيق مع وزارة الداخلية إذ جرى أختيار خمس محطات في العراق حيث أن المحطة الأولى تمثل محافظة بغداد والمحطة الثانية تمثل محافظة البصرة والمحطة الثالثة تمثل محافظة كركوك والمحطة الرابعة تمثل ذي قار أما المحطة الخامسة فهي تمثل المحافظات الأخرى المتبقية إذ تمثل كل محافظة أو مجموعة (عدد وحدات المستوى الثاني) التأثير العشوائي إذ أن كل محافظة تمثل مجموعة وحيث أن المستوى الأول يمثل الوفيات نتيجة الحوادث المرورية ما المستوى الثاني فيمثل (المحطات) وتبين من خلال التطبيق العملي على الانموذج أن العوامل التي توثر بشكل مباشر على زيادة الوفيات نتيجة الحوادث المرورية كانت نتيجة السائق وحيث أظهرت المعادلة التقديرية لأنموذج إنحدار بواسون الهرمي الجزئى (مختلف الميل) أن متغير السائق يؤثر بمقدار (11.0119) على عدد الوفيات وأن متغير الطريق يؤثر بمقدار (10.9617) على عدد الوفيات وأن متغير السيارة (المركبة) يؤثر بمقدار (8.9589) على عدد الوفيات وأن متغير الأشارات الضوئية يؤثر بمقدار (7.9565) على عدد الوفيات. وكذلك يتضح من خلال النتائج أن (%53) من الاختلافات في التقديرات بين المحطات لعدد الوفيات تعود إلى الميل العشوائي الخاص بمتغير السائق، وأن (%51) من الاختلافات في التقديرات تعود إلى الميل العشوائي الخاص بمتغير الطريق، وأن (%47) من الاختلافات في التقديرات تعود إلى الميل العشوائي الخاص بمتغير السيارة (المركبة)، وكذلك أن (%44) من الاختلافات في التقديرات تعود إلى الميل العشوائي الخاص بمتغير الأشارات الضوئية.
ISSN: 1813-6729

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.