ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > Using Bayes Weights to Estimat...>مارك

Using Bayes Weights to Estimate Parameters of a Gamma Regression Model

العنوان بلغة أخرى: استخدام أوزان بيز في تقدير معلمات أنموذج انحدار كام
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: الصفار، آفان (م. مشارك) , إسماعيل، سربست سعيد (م. مشارك)
المجلد/العدد: مج20, ع1
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2023
الشهر: يونيو
الصفحات: 43 - 54
ISSN: 1680-855X
رقم MD: 1412065
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: الإنجليزية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
الانحدار الخطي | المتغيرات العشوائية | الأساليب الإحصائية
كلمات المؤلف المفتاحية:
النموذج الخطي العام | انحدار كاما | طريقة بيز | Generalized Linear Model | Gamma Regression | Bayes Approach
رابط المحتوى:

الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها.
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
LEADER 03863nam a22002537a 4500
001 2160978
041 |a eng 
044 |b العراق 
100 |a علي، طه حسين  |g Ali, Taha Hussein  |e مؤلف  |9 279001 
245 |a Using Bayes Weights to Estimate Parameters of a Gamma Regression Model 
246 |a استخدام أوزان بيز في تقدير معلمات أنموذج انحدار كام 
260 |b جامعة الموصل - كلية علوم الحاسوب والرياضيات  |c 2023  |g يونيو 
300 |a 43 - 54 
336 |a بحوث ومقالات  |b Article 
520 |a في هذا البحث تم اقتراح استخدام أسلوب بيز في حساب أوزان بيز لمعالجة مشكلة عدم التجانس عند تقدير معلمات نموذج انحدار كاما بالاعتماد على طريقة التقدير للمربعات الصغرى الموزونة وطريقة المربعات الصغرى الموزونة التكرارية. ومقارنتها بالطريقة التقليدية من خلال جانب تجريبي لمحاكاة البيانات المولدة من توزيع كاما وجانب تطبيقي على بيانات حقيقية. وتم التحليل باستخدام برنامج مصمم لهذا الغرض بلغة MATLAB، وكذلك البرنامج الإحصائي SPSS-25 وEasyFit-,5.5. تهدف هذه الدراسة إلى معالجة مشكلة عدم تجانس تباين الخطأ العشوائي لنموذج انحدار جاما بالطريقة المقترحة التي تعتمد على وزن بيز وتقدير أفضل نموذج انحدار جاما باستخدام مرجح بيز، وكذلك مقارنة بين النتائج الطريقة التقليدية والمقترحة من خلال بعض المعايير الإحصائية، وقد توصلت نتائج البحث إلى أفضلية الطريقة المقترحة على الطريقة التقليدية بالاعتماد على بعض المعايير الإحصائية.  |b In this paper, we suggested to use the Bayes approach in calculating the Bayes weights to treat the heterogeneity problem when estimating the gamma regression model parameters depending on the weighted least squares method and iterative weighted least squares method. A comparison with the classical method through an experimental side to simulate the generated data from a gamma distribution is presented. The data is analyzed through a MATLAB code designed for this purpose, in addition to the statistical program SPSS-25 and EasyFit-5.5. The aims of this study are: solving of heteroscedasticity problem random error variance for gamma regression model by a proposed method which depends on Bayes weighted and estimation of the best fit gamma regression model by using Bayes weighted, as well as a comparison between the results from the classical and proposed methods through some statistical criteria, the results provided the preference of the proposed method on the classical method. 
653 |a الانحدار الخطي  |a المتغيرات العشوائية  |a الأساليب الإحصائية 
692 |a النموذج الخطي العام  |a انحدار كاما  |a طريقة بيز  |b Generalized Linear Model  |b Gamma Regression  |b Bayes Approach 
700 |a الصفار، آفان  |g Al-Saffar, Avan  |e م. مشارك  |9 747050 
700 |9 747051  |a إسماعيل، سربست سعيد   |e م. مشارك  |g Ismael, Sarbast Saeed  
773 |4 الاقتصاد  |6 Economics  |c 004  |e Iraqi Journal of Statistical Science  |f Al-maǧallaẗ al-ʻirāqiyyaẗ li-l-ʻulūm al-iḥsāʼiyyaẗ  |l 001  |m مج20, ع1  |o 1147  |s المجلة العراقية للعلوم الإحصائية  |v 020  |x 1680-855X 
856 |u 1147-020-001-004.pdf 
930 |d n  |p y  |q n 
995 |a EcoLink 
999 |c 1412065  |d 1412065 

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.