ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > Using the Hybrid Proposed Meth...>الوصف
يجب تسجيل الدخول أولا

Using the Hybrid Proposed Method for Quantile Regression and Multivariate Wavelet in Estimating the Linear Model Parameters

العنوان بلغة أخرى: استخدام طريقة مقترحة هجينة للانحدار الكمي والمويجة متعدد المتغيرات في تقدير معلمات الأنموذج الخطي
المصدر: المجلة العراقية للعلوم الإحصائية
الناشر: جامعة الموصل - كلية علوم الحاسوب والرياضيات
المؤلف الرئيسي: علي، طه حسين (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Ali, Taha Hussein
مؤلفين آخرين: البرواري، نصرالدين حاج صالح (م. مشارك) , رمضان، ديار لازكين (م. مشارك)
المجلد/العدد: مج20, ع1
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2023
الشهر: يونيو
الصفحات: 9 - 24
ISSN: 1680-855X
رقم MD: 1411998
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: الإنجليزية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
البرامج الإحصائية | الوظائف الكمية | للنماذج البارا مترية الخطية | نظم المعلومات
كلمات المؤلف المفتاحية:
المويجة متعددة المتغيرات | الانحدار الكمي | إزالة الضوضاء والعتبة | Multivariate Wavelet | Quantile Regression | De-Noise and Threshold
رابط المحتوى:

الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها.
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: تم في هذا البحث اقتراح طريقة هجينة للانحدار الكمي والمويجات متعدد المتغيرات لمعالجة مشكلة تلوث البيانات أو وجود القيم الشاذة والتي تستخدم الوسيط بدلا من المتوسط الذي يعتمد عليه أنموذج الانحدار الخطي وطريقة التقدير للمربعات الصغرى الاعتيادية. تضمن البحث المقارنة بين الطريقة المقترحة (لعدة مويجات وطرائق تقدير قطع عتبة مختلف) والتقليدية بالاعتماد على متوسط الخطأ المطلق للحصول على أفضل أنموذج انحدار كمي ملائم للبيانات. تناول الجانب التطبيقي نوعين من البيانات تمثل المحاكاة والبيانات الحقيقية والتحليل باستخدام برنامج مصمم لهذا الغرض بلغة ماتلاب فضلا عن البرنامج الإحصائي SPSS-26 وEasyFit-5.5. توصلت الدراسة إلى أن الطريقة المقترحة أكثر كفاءة من الطريقة التقليدية في تقدير معلمات أنموذج الانحدار الكمي اعتمادا على معامل التحديد وعلى معيار متوسط الخطأ المطلق ومتوسط الخطأ التربيعي.

In this paper, a hybrid method of quantile regression and multivariate wavelet is proposed to deal with the problem of data contamination or the presence of outliers, which uses the median instead of the mean on which the linear regression model and the estimation method for ordinary least squares depend. The paper included a comparison between the proposed (for several wavelets and different threshold) and classical method based on mean absolute error, to get the best fit quantile regression model for the data. The application part dealt with two types of data representing simulation, real data, and analysis using a program designed for this purpose in the MATLAB language, as well as the statistical program SPSS-26 and EasyFit-5.5. The study concluded that the proposed method is more efficient than the classical method in estimating the parameters of a quantile regression model depending on the coefficient of determination and on the mean absolute error and mean squared error criteria.
ISSN: 1680-855X

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.