تم إضافة تقرير جديد 2024
ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا









الرئيسية > مقارنة بين الطريقة البيزية وخو...>الوصف

مقارنة بين الطريقة البيزية وخوارزمية سرب الطيور لتقدير نموذج الانحدار الذاتي الحيزي

العنوان بلغة أخرى: Comparison between the Bayesian Method and the Particle Swarm Algorithm for Estimating a Spatial Autoregressive Model
المصدر: مجلة تكريت للعلوم الإدارية والاقتصادية
الناشر: جامعة تكريت - كلية الإدارة والاقتصاد
المؤلف الرئيسي: جاسم، عمر رمزي (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Jasim, Omar Ramzi
مؤلفين آخرين: العبيدي، سرمد عبدالخالق صالح (م. مشارك)
المجلد/العدد: مج20, ع67
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2024
الصفحات: 443 - 456
ISSN: 1813-1719
رقم MD: 1532538
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
الانحدار الذاتي | الشمول المالي | خوارزمية سرب الطيور
كلمات المؤلف المفتاحية:
نموذج الانحدار الذاتي الحيزي | توزيع t متعدد المتغيرات | خوارزمية سرب الطيور | طريقة بيز | Spatial Autoregressive Model | Multivariate T Distribution | Particle Swarm Optimization Algorithm | Bayesian Method
رابط المحتوى:

الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها.
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: يعد نموذج الانحدار الذاتي الحيزي من النماذج المشابهة وبحد كبير إلى نماذج السلاسل الزمنية الاعتيادية، إذ يتكون النموذج حيزي المختلط عندما يتم إدراج المتغير المعتمد (Dependent variables) المتخلف حيزيا كأحد المتغيرات التوضيحية (Explanatory variables) ولمعرفة وجود الاعتمادية الحيزية من عدمها بين تلك المتغيرات تم استعمال اختبار موران Moran Test)). وفي حالة تجاهل أو عدم أخذ تلك الاعتمادية بنظر الاعتبار يؤدي هذا إلى ضياع معلومات هامة. وعليه تم في البحث تقدير نموذج الانحدار الذاتي الحيزي عندما يتوزع خطأ النموذج توزيع مختلط (Mixed Distribution) والمتمثل بتوزيع (t) بالطريقة البيزية عندما تكون المعلومات الأولية متوفرة من جانب واحدى خوارزمية الذكاء الاصطناعي والمتمثلة بخوارزمية سرب الطيور ((Particle Swarm optimization (PSO) من جانب آخر، والتطبيق على بيانات حقيقية تتعلق بعينة فجوة الفقر في الدول النامية للسنوات (2005 – 2010 – 2015 - 2020) ومن خلال اختبار موران ومضاعف لاكرانج (Lagrange multiplier) تبين بأن هنالك ارتباط ذاتي حيزي بين المشاهدات واستنتج الباحثان بأن التوزيع الاحتمالي اللاحق لمتجه المعلمات θ ويتبع توزيع t متعدد المتغيرات وإن التوزيع الاحتمالي اللاحق لمعلمة التباين كان توزيعا غير شائعا ولكنه ملائم (Proper) فضلا عن تفوق خوارزمية سرب الطيور لتقدير نموذج الانحدار الذاتي الحيزي ذات النهايات الثقيلة على الطريقة البيزية من خلال معياري متوسط مربعات الخطأ ومتوسط الخطأ النسبي.

The spatial autoregressive model is one of the models that is very similar to ordinary time series models, as the spatial mixed model is formed when the spatially lagged dependent variable is included as one of the explanatory variables. To find out whether or not there is spatial dependence between these variables, a spatial autoregressive model is used Moran Test. If this reliability is ignored or not taken into consideration, this leads to the loss of important information. Accordingly, in the research, the spatial autoregressive model was estimated when the model error is distributed with a mixed distribution (represented by the t-distribution) by the Bayesian method when the initial information is available from one side of the artificial intelligence algorithm, represented by the Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm from On the other hand, the application to real data related to the poverty gap sample in developing countries for the years (2005-2010-2015-2020) and through the Moran test and the Lagrange multiplier showed that there is a spatial autocorrelation between the observations and the researchers concluded that the subsequent probability distribution of the vector of parameters (0) follows a multivariate t distribution, and the posterior probability distribution of the variance parameter was an uncommon but appropriate distribution (Proper), in addition to the supcriority of the PSO algorithm for estimating the spatial autoregressive model with heavy tails in the Bayesian manner through the criteria of mean square error and mean relative error.
ISSN: 1813-1719

عناصر مشابهة


© 2025 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.