ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > مقارنة بعض طرائق تقدير أنموذج...>الوصف

مقارنة بعض طرائق تقدير أنموذج دالة الانحدار اللامعلمي باستعمال المحاكاة

العنوان بلغة أخرى: Comparison of some Methods of Estimating Non-Parameter Regression Model Using Simulation
المصدر: مجلة الإدارة والاقتصاد
الناشر: الجامعة المستنصرية - كلية الإدارة والاقتصاد
المؤلف الرئيسي: الياسين، دريد حسين بدر (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Badr, Duraid Hussein
مؤلفين آخرين: عبد، هيفاء طه (م. مشارك)
المجلد/العدد: س42, ع121
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2019
الصفحات: 399 - 418
DOI: 10.31272/JAE.42.2019.121.25
ISSN: 1813-6729
رقم MD: 1062625
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
الطرق الإحصائية | دالة الانحدار اللامعلمي | المحاكاة
كلمات المؤلف المفتاحية:
أنموذج الانحدار اللامعلمي | المقدر الخطي الموضعي اللامعلمي | المقدر التربيعي الموضعي اللامعلمي | مقدر الشرائح التمهيدية الحصينة | معيار العبور الشرعي | المعيار الحصين | حزمة العرض "h" | معيار متوسط المعدل النسبي للقيم المطلقة للأخطاء | LINE | LQNE | RSS | CV | RCV | AMAPE
رابط المحتوى:

الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها.
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: في هذا البحث تم تناول مقدرات أنموذج دالة الانحدار اللامعلمي من خلال تناول المقدر الخطي الموضعي اللامعلمي (Local Linear Nonparametric Estimator)، والمقدر التربيعي الموضعي اللامعلمي (Local Quadratic Nonparametric Estimator)؛ باستعمال معيار العبور الشرعي (Leave - One -Out Cross) (CV) - Validation)، وتناول إيجاد مقدر الشرائح التمهيدية الحصينة (RSS) (Robust Smoothing Spline) باستعمال المعيار الحصين (RCV)، وكان لابد من استعمال المحاكاة كأداة مثلى لدراسة حجوم عينات ولتوزيعات مختلفة للخطأ العشوائي منها الحالة الطبيعية وحالة تلوث البيانات بقيم شاذة أو ملوثة ولمستويات تباين مختلفة ولنماذج مختلفة، للمقارنة بين طرائق التقدير المدروسة المعتمدة ومعرفة أفضل الطرائق، وقد أثبتت النتائج أفضلية مقدر الشرائح التمهيدية الحصينة (RSS) (Robust Smoothing Spline) باستعمال المعيار الحصين (RCV) من خلال حصوله على أقل قيمة لمعيار متوسط المعدل النسبي للقيم المطلقة للأخطاء (AMAPE).

In this paper, the abilities of the non-parametric regression function model were studied by taking the Local Linear Nonparametric Estimator and the Local Quadratic Nonparametric Estimator using the Leave - One-Out Cross - Validation criterion. The robust Smoothing Spline Estimator (RSS) was developed using the RCV, and simulation had to be used as an optimal tool to study sample sizes and different random error distributions, including normal and contaminated data with abnormal or contaminated values and varying levels. Different and for different models, to compare Av DOCUMENTS assessment studied the approved and knowledge of the best methods, have demonstrated results destined preference primaries slides fortified (Robust Smoothing Spline) (RSS) using standard hippocampus (RCV) by receiving a lower value to the standard average relative rate of absolute values of errors (AMAPE).
ISSN: 1813-6729

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.