تم إضافة تقرير جديد 2024
ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا









الرئيسية > Estimating the Missing Value o...>الوصف

Estimating the Missing Value of Sugars Data in a Restricted One-Way Analysis of Variance Model

العنوان بلغة أخرى: تقدير القيمة المفقودة لبيانات السكريات في أنموذج تحليل التباين أحادي الإتجاه المقيد
المصدر: مجلة جامعة كركوك للعلوم الإدارية والاقتصادية
الناشر: جامعة كركوك - كلية الإدارة والاقتصاد
المؤلف الرئيسي: عبدالأمير، مثنى إبراهيم (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Abdel Amir, Muthana Ibrahim
مؤلفين آخرين: أحمد، أحمد ذياب (م. مشارك)
المجلد/العدد: مج14, ع4
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2024
الصفحات: 259 - 267
DOI: 10.32894/1913-014-004-019
ISSN: 2222-2995
رقم MD: 1528577
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: الإنجليزية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
تحليل البيانات | القيم المفقودة | التجارب الزراعية | السكريات
كلمات المؤلف المفتاحية:
القيم المفقودة | أنموذج تحليل التباين أحادي الاتجاه المقيد | توزيع طويل الذيل المتماثل | طريقة الإمكان الأعظم المعدلة | معيار أكايكي للمعلومات | Missing Values | Restricted One-Way Analysis of Variance Model | Long-Tailed Symmetric Distribution | Modified Maximum Likelihood Method | Akaike Information Criterion
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

1

حفظ في:
المستخلص: لقد جذبت مشكلة القيم المفقودة الكثير من الاهتمام من قِبل العديد من الباحثين، فمن الممكن في بعض الأحيان قد يتم إسقاط مشاهدة في تجربة أو دراسة معينة، وبالتالي قد تكون مشاهدة واحدة أو أكثر مفقودة من البيانات، في هذا البحث، تم الحصول على تقدير للقيمة المفقودة لبيانات السكريات في أنموذج تحليل التباين أحادي الاتجاه المقيد بافتراض أن الخطأ يتبع توزيع طويل الذيل المتماثل (Long-Tailed Symmetric Distribution). وتم تسليط الضوء على مشكلة القيم المفقودة ومناقشة الطرائق المختلفة لتقديرها، من خلال أساليب خاصة بأنموذج تحليل التباين أحادي الاتجاه المقيد الذي يسعى إلى جعل مجموع مربعات الأخطاء أقل ما يمكن ومقارنة البيانات من حيث توزيعها طويل الذيل المتماثل (LTS) أو التوزيع الطبيعي (N) من خلال استعمال معيارا كايكي للمعلومات (AIC)، ومن هذه الطرائق طريقة المتوسط الحسابي (M) وطريقة الإمكان الأعظم (MLE) وطريقة الإمكان الأعظم المعدلة (MMLE) ومحاولة المقارنة بين هذه الطرائق المستعملة في تقدير القيمة المفقودة لبيانات زراعية حقيقية وذلك من خلال تأثير إضافة تركيز ثلاثة أنواع من السكريات في طول الأفرع المتضاعفة (سم) في أصل التفاح (MM106) المكثر نسيجيا وقد تم التوصل إلى نتائج مهمة خاصة بالبحث أهمها أنه ثبت أن طريقة الإمكان الأعظم المعدلة أكثر كفاءة من باقي طرائق التقدير المستعملة.

The issue of missing values has attracted much attention from many researchers, sometimes an observation may be dropped in a particular experiment or study, and thus one or more observations may be missing in the data. In this paper, an estimate of the missing value for sugars data was obtained in a restricted one-way analysis of variance model, assuming that the error follows a long-tailed symmetric distribution. The problem of missing values was highlighted, and discuss different methods of estimating them, through methods specific to the restricted one-way analysis of the variance model that seeks to make the sum of squared errors as small as possible And compare the data in terms of its distribution Long-Tailed Symmetric Distribution ( LTS) or normal distribution (N) through use Akaike information criterion (AIC). These methods include the arithmetic mean method (M), the maximum likelihood method (MLE), and the modified maximum likelihood method (MMLE), and an attempt is made to compare these methods used in estimating the missing value of real agricultural data through the effect of adding the concentration of three types of sugars to the length of the multiplying branches. (cm) in the rootstock of tissue-rich apples (MM106). Important results have been reached regarding the research, the most important of which is that it has been proven that the modified maximum likelihood method is more efficient than the rest of the estimation methods used.
ISSN: 2222-2995

عناصر مشابهة


© 2025 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.