ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







استخدام أسلوب بيز في تقدير معلمات نموذج الانحدار الخطي العام بالتطبيق على مطالبات التأمين

المصدر: مجلة سوهاج لشباب الباحثين
الناشر: جامعة سوهاج - كلية التربية
المؤلف الرئيسي: علي، فاطمة حربي (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Harpy, Fatma
مؤلفين آخرين: عطا، محمد محمد محمد (م. مشارك) , حسانين، علي سيد بخيت (م. مشارك)
المجلد/العدد: ع1
محكمة: نعم
الدولة: مصر
التاريخ الميلادي: 2021
الشهر: مارس
الصفحات: 18 - 31
ISSN: 2735-5535
رقم MD: 1123885
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EduSearch
مواضيع:
كلمات المؤلف المفتاحية:
التقدير | النموذج | التنبؤ | الانحدار الخطي | دالة أولية غير معلوماتية | دالة أولية معلوماتية
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

31

حفظ في:
المستخلص: في هذا البحث تم تقدير معلمات نموذج الانحدار الخطى باستخدام أسلوب بيز وذلك بطريقتين الأولى: في حالة اعتماد دالة أولية غير معلوماتية Non-Informative prior Density Functionوالثانية: في حالة اعتماد دالة أولية معلوماتية Informative prior Density Function وقد تم مقارنة نتائج أسلوب بيز بالطرق الكلاسيكية (التقليدية) وذلك بطريقتين الأولى: الانحدار الخطى باستخدام تحليل التباين ANOVA والطريقة الثانية: الانحدار الخطى باستخدام المصفوفات Regression Using Matrices وقد تم التوصل إلى أن تقديرات نموذج الانحدار الخطى باستخدام أسلوب بيز بطريقة اعتماد دالة أولية معلوماتية Informative Prior Density Function تكون أكثر كفاءة من أسلوب بيز في حالة اعتماد دالة أولية غير معلوماتية Non-Informative Prior Density Function وكذلك أفضل من الطرق الكلاسيكية (التقليدية).وقد تم تطبيق النموذج على بيانات فعلية تم الحصول عليها من الهيبة المالية للرقابة على التأمين للعمليات المباشرة لجمــــــــــيع الافرع وذلك من الفترة المالية.

In this paper, the parameters of the linear regression model have been estimated using Bayesian method in two ways; the first one is in case of adopting a non-informative prior density function and the second one is in case of adopting an informative prior density function, and the results of Bayesian method have been compared with the classical methods. The first method is linear regression using ANOVA, and the second one is linear regression using matrices. It has been concluded that the estimates of the linear regression model using Bayesian method by adopting an informative density prior function are more efficient than Bayesian method in case of adopting a non-informative prior density function and the classic (traditional) methods. The model have been applied to actual data obtained from the Financial Commission for Insurance Supervision for direct operations of all branches from the financial period 2003/2004 to 2018/2019.

ISSN: 2735-5535