ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > التحليل التمييزي...>الوصف

التحليل التمييزي

العنوان بلغة أخرى: Discriminant Analysis
المصدر: مجلة الإدارة والاقتصاد
الناشر: الجامعة المستنصرية - كلية الإدارة والاقتصاد
المؤلف الرئيسي: اصغر، مريم عبدالحسين (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Hussein Asger, Maryam Abdul
مؤلفين آخرين: هادي، سوسن قاسم (م. مشارك)
المجلد/العدد: ع142
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2024
الشهر: آذار
الصفحات: 284 - 287
ISSN: 1813-6729
رقم MD: 1496077
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
التحليل الإحصائي | التحول الرقمي | دالة التمييزي التربيعي
كلمات المؤلف المفتاحية:
التحليل التمييزي | تحليل متعدد المتغيرات | الدالة التمييزية | Discriminant Analysis | Multivariate Statistical Analysis | Discriminant Function
رابط المحتوى:

الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها.
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: التحليل التمييزي يعد من أحد الإجراءات المهمة في التحليل الإحصائي لمتعدد المتغيرات والذي يهتم بكيفية التمييز أو الفصل بين مجموعتين أو اكثر وذلك بالاستناد على أسس معينة من المقاييس التي تكون متشابهة في بعض الصفات، حيث تنتمي كل مفردة أو مشاهدة إلى المجموعة الصحيحة عن طريق استعمال الدالة التمييزية وهي عبارة عن تركيب خطي للمتغيرات ويعتمد عليها لغرض التنبؤ والتصنيف للمشاهدة الجديدة لإحدى المجاميع والتي تزودنا بتقدير متكامل لكفاءة قواعد التصنيف ويجب أن تعطي أقل احتمال خطأ التصنيف لكي يتم الحصول على أفضل النتائج.

Discriminant analysis is regarded as one of the significant procedures in multivariate statistical analysis, which is concerned with how to distinguish or separate two or more groups based on certain standards that are similar in some characteristics, where each individual or observation belongs to the correct group through the use of the discriminant function. It is, i.e. the discriminant function, a linear combination of variables and is relied upon for the purpose of prediction and classification for new observations of one of the groups, which provides us with an integrated estimate of the efficiency of the classification rules and must give the least probability of classification error in order to obtain the best results.
ISSN: 1813-6729

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.