ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > تقدير معاملات نماذج انحدار شرا...>الوصف

تقدير معاملات نماذج انحدار شرائح الجزاء باستعمال طريقة "SOP"

العنوان بلغة أخرى: Estimate the Coefficients of Penalty Spline Regression Models Using the "SOP" Method
المصدر: مجلة الإدارة والاقتصاد
الناشر: الجامعة المستنصرية - كلية الإدارة والاقتصاد
المؤلف الرئيسي: عبدالله، سهاد أحمد (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Abdullah, Suhad Ahmed
المجلد/العدد: ع141
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2023
الشهر: كانون الأول
الصفحات: 159 - 167
ISSN: 1813-6729
رقم MD: 1495699
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
التحليل الإحصائي | العمليات الحسابية | الانحدار الخطي
كلمات المؤلف المفتاحية:
شرائح الأساس | انحدار شرائح الجزاء | طريقة فصل المصفوفات المتداخلة "SOP" | Basis Splines | Penalty Splines Regression | Nested Matrix Separation "SOP" Method
رابط المحتوى:

الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها.
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: تلعب تقنيات تحليل الانحدار اللامعلمي دورا مركزيا في التحليل الإحصائي، حيث تعتبر طريقة انحدار شرائح الجزاء واحدة من أكثر الطرائق المستعملة حاليا لتمهيد البيانات، إذ يمكن من خلالها تقدير الدوال مباشرة من البيانات الصاخبة (التي تحتوي على أخطاء) أو الملوثة (noisy data) بدلا من الاعتماد على نماذج معلمية محددة، وتعتمد طريقة التقدير المستعملة لملائمة نموذج انحدار شرائح الجزاء في الغالب على طرائق المربعات الصغرى (OLS)، والتي من المعروف أنها حساسة للمشاهدات غير النمطية (المتطرفة)، في هذا البحث سيتم تقدير نماذج انحدار شرائح الجزاء (P-spline) المضافة المعممة باستعمال طريقة فصل المصفوفات الدقيقة المتداخلة (SOP) المقترحة من قبل الباحث (Rodriguez)، وآخرون في عام 2015، والتي تأخذ المشاهدات المتطرفة في الاعتبار، حيث يعتمد التقدير على التكافؤ بين (P-spline) والنماذج المختلطة الخطية، ويتم تقدير معلمات التباين ومعلمات التمهيد بناء على طريقة الإمكان الأعظم المقيد (REML). ومن أهم الاستنتاجات التي تم التوصل اليها عدم الحاجة إلى استعمال طرائق التحسين العددي، كما يمكن دمج طريقة (SOP) بسهولة في تقدير النماذج المختلطة المضافة المعممة (GAMM) مع مجموعات التأثيرات العشوائية المستقلة، فضلا عن سرعة تطبيق طريقة (SOP) في تنفيذ العمليات الحسابية.

Nonparametric regression analysis techniques play a central role in statistical analysis, as the penalty spline regression method is considered one of the most currently used methods for smoothing data, as functions can be estimated directly from noisy data (which contain errors) or polluted (noisy data) instead of Relying on specific parameter models. The estimation method used to fit the penalty spline regression model is mostly based on least squares (OLS) methods, which are known to be sensitive to atypical (extreme) observations. In this research, penalty spline regression models (P spline) will be estimated.) The generalized additive using the nested microarray separation method (SOP) proposed by the researcher (Rodríguez) and others in 2015, which takes extreme observations into account, where the estimation is based on the equivalence between (P-spline) and linear mixed models, and the parameters are estimated Variance and smoothing parameters based on the restricted maximum potential (REML) method. One of the most important conclusions reached is that there is no need to use numerical optimization methods, and the SOP method can be easily integrated into the estimation of generalized additive mixed models (GAMM) with independent random effects groups, in addition to the speed of applying the SOP method in implementing calculations.
ISSN: 1813-6729

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.