ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا









الرئيسية > اختيار المتغيرات في نموذج انحد...>الوصف
يجب تسجيل الدخول أولا

اختيار المتغيرات في نموذج انحدار كاوس المعكوس باستخدام خوارزمية الغراب المعدلة

العنوان بلغة أخرى: Variable Selection in Inverse Gaussian Regression Model Using Modified Crow Search Algorithm
المصدر: المجلة العراقية للعلوم الإحصائية
الناشر: جامعة الموصل - كلية علوم الحاسوب والرياضيات
المؤلف الرئيسي: عثمان، رفل أديب (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Othman, Rafal Adeeb
المجلد/العدد: مج20, ع2
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2023
الشهر: ديسمبر
الصفحات: 122 - 133
ISSN: 1680-855X
رقم MD: 1445417
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
نظريات الإحصاء | النماذج الخطية المعممة | الدالة التراكمية | تقييم دقة التنبؤ
كلمات المؤلف المفتاحية:
اختيار المتغيرات | خوارزمية الغراب | المحاكاة | انموذج انحدار كاوس المعكوس | Choice of Variables | Raven Algorithm | Simulation | Inverse Gauss Regression Model
رابط المحتوى:

الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها.
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: يعد نموذج انحدار كاوس المعكوس أحد النماذج المهمة، حيث يتم استخدامه بشكل واسع في العديد من التطبيقات. يتم وضع نموذج كاوس المعكوس في جداول عائلات النماذج الخطية المعممة كونه من النماذج الأساسية. وكغيره من سائر نماذج الانحدار، قد يحتوي النموذج على متغيرات مستقلة كثيرة ما يؤثر سلبا على دقة النموذج وبساطته في تفسير النتائج. تهدف هذه الدراسة إلى استخدام خوارزمية الغراب المعدلة ومقارنتها مع طرائق أخرى في اختيار المتغيرات في نموذج انحدار كاوس المعكوس باستخدام المحاكاة والبيانات الحقيقة. حيث بينت النتائج أن الأسلوب المقترح يساهم في تقليل متوسط مربعات الخطأ للنموذج ويحقق أداء أفضل مقارنة بالطرائق الأخرى المستخدمة سابقا.

The inverse Gaussian regression model is one of the important models, which is widely used in many applications. The inverse Gaussian model is placed in tables of families of generalized linear models as it is one of the basic models. Like other regression models, the model may contain many independent variables, which negatively affects the accuracy of the model and its simplicity in interpreting the results. This study aims to use the modified crow search algorithm and compare it with other methods in selecting the variables in the inverse Gaussian regression model using simulation and real data. The results showed that the proposed method contributes to reducing the average square error of the model and achieves better performance compared to other previously used methods.
ISSN: 1680-855X

عناصر مشابهة


© 2025 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.