ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا









استعمال مصفوفة المسافة لمانهاتن في تقدير أنموذج انحدار ثنائي الحد السالب المكاني

العنوان بلغة أخرى: Using the Manhattan Distance Matrix to Estimate a Spatial Negative Binomial Regression Model
المصدر: مجلة الإدارة والاقتصاد
الناشر: الجامعة المستنصرية - كلية الإدارة والاقتصاد
المؤلف الرئيسي: مريوش، بسمة محمد لفتة (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Mariyoush, Basma Muhammad Lafta
مؤلفين آخرين: رشيد، أسيل عبدالرزاق (م. مشارك)
المجلد/العدد: ع146
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2024
الشهر: كانون الأول
الصفحات: 33 - 40
ISSN: 1813-6729
رقم MD: 1532493
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
كلمات المؤلف المفتاحية:
انحدار ثنائي الحد السالب | دالة الإمكان الأعظم | معامل موران | مصفوفة المسافة لمانهاتن | Negative Binomial Regression Model | Maximum Possibility Function | Moran's Coefficient | Manhattan Distance Matrix
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: تم تطبيق أنموذج انحدار ثنائي الحد السالب المكاني في تحليل عدد الحوادث المرورية التي حدثت في المحافظات العراقية وفق اختلاف أنواع الطرق وفي ظل تغيرات حالة الجو لعام 2022، حيث تم استعمال طريقة الإمكان الأعظم لتقدير الأنموذج وبالاعتماد على مصفوفة الأوزان المعتمدة على المسافة لمانهاتن، وقد تم التوصل إلى وجود علاقة طردية بين عدد الحوادث المرورية وحالة الطقس من درجات حرارة وكمية الأمطار الساقطة وكمية الأتربة في الجو.

A spatial negative binomial regression model was applied to analyse the number of traffic accidents in the Iraqi governorates according to the different types of roads. In light of changes in the weather conditions for the year 2022, the maximum likelihood method was used to estimate the model and the weight matrix based on the distance to Manhattan, and it was reached. There is a direct relationship between the number of traffic accidents and the weather conditions, including temperatures, the amount of rain falling, and the amount of dust in the air.

ISSN: 1813-6729