Using Simulation in Fuzzy Regression
| العنوان بلغة أخرى: |
استعمال المحاكاة في الانحدار الضبابي |
|---|---|
| المصدر: | مجلة الأقتصادي الخليجي |
| الناشر: | جامعة البصرة - مركز دراسات الخليج العربي |
| المؤلف الرئيسي: | عطية، فاطمة عثمان (مؤلف) |
| المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): | Eatah, Fatima Qthman |
| مؤلفين آخرين: | الثعلبي، ساهرة حسين زين (م. مشارك) |
| المجلد/العدد: | ع61 |
| محكمة: | نعم |
| الدولة: |
العراق |
| التاريخ الميلادي: |
2024
|
| الشهر: | أيلول |
| الصفحات: | 1 - 22 |
| DOI: |
10.33762/1287-000-061-001 |
| ISSN: |
1817-5880 |
| رقم MD: | 1530813 |
| نوع المحتوى: | بحوث ومقالات |
| اللغة: | الإنجليزية |
| قواعد المعلومات: | EcoLink |
| مواضيع: | |
| كلمات المؤلف المفتاحية: |
الانحدار الضبابي | نموذج Tanaka | المربعات الصغرى الضبابية | بيز الضبابية | العزوم الضبابية | المحتمل الضبابي | المحاكاة | Fuzzy Regression | Tanaka Model | Fuzzy Least Squares | Fuzzy Bayesian | Fuzzy Moments | Fuzzy Probability | Box-Muller | Simulation
|
| رابط المحتوى: |
عدد مرات التحميل
2
| المستخلص: |
يواجه المحلل جزءا من المشكلات عند اختبار دقة النموذج لتقدير معلمات نموذج الانحدار الضبابي، لذا تم إنشاء متغيرات تتوزع توزيع طبيعي لتقليل خطأ التنبؤ عن طريق استعمال الطريقة الأكثر شيوعا وهي طريقة (Box-Muller)، والتي تعتمد على استراتيجية إنشاء متغيرات غير منتظمة تتوزع توزيع قياسي U (0,1)، وبعد ذلك يتم تغيير هذه المتغيرات إلى متغيرات عشوائية حرة تأخذ بعد التشتت الطبيعي القياسي لتقييم معلمات البرهان وبالترتيب لتقليل خطأ التوقع هو الخطأ التربيعي العادي بين التركيزات المتوقعة والحقيقية التي توضح الدقة وتظهر الغموض التي تتحدث عن الضعف في إظهار التوقعات. كلما انخفضت هذه القيم، كان أداء العرض متفوقا من حيث الدقة والجودة التي لا تتزعزع. The analyst faces some difficulties in analyzing the accuracy of the model, especially when estimating the parameters of the fuzzy regression model. Therefore, variables were created and normally distributed in order to reduce prediction errors by using the most widely used and common method, which is the Box-Muller method, because it relies on the strategy of creating irregularly distributed variables. A standard distribution U (0,1), and then these variables are changed to free random variables that take the standard natural dispersion dimension, which can evaluate the proof parameters and also reduce the prediction error, which is the normal squared error that exists between the expected concentrations and the real concentrations, which in turn explains the accuracy. It shows ambiguity that speaks of weakness in showing expectations. The display performance is superior in terms of accuracy and quality that does not falter as these values decrease. |
|---|---|
| ISSN: |
1817-5880 |
عناصر مشابهة
-
Using the Bayesian Method to Estimate and Comparison the Regression of the Exponential and Gamma Survival "Simulation"
بواسطة: Mezher, Ahmed Salam منشور: (2024) -
Estimating Incurred But Not Reported Claims Reserves IBNR Reserves Using Fuzzy Linear Regression Model
بواسطة: Takia, Al Biomy Awad Awad منشور: (2012) -
Simulation Study for the Bayesian Reciprocal Adaptive Lasso Quantile Regression
بواسطة: Lafta, Zahraa Awaid منشور: (2022) -
Bayesian Reciprocal Bridge Regression for Ordinal Models with an Application
بواسطة: Al-Hamzawi, Rahim J. منشور: (2023) -
Bayesian Variable Selection in Tobit Quantile Regression
بواسطة: Alhusseini, Fadel Hamid Hadi منشور: (2024)
