ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > تقدير مكونات التباين بواسطة ال...>الوصف

تقدير مكونات التباين بواسطة التعظيم غير الخطى

المصدر: المجلة العراقية للعلوم الإحصائية
الناشر: جامعة الموصل - كلية علوم الحاسوب والرياضيات
المؤلف الرئيسي: قاسم، محمد نذير إسماعيل (مؤلف)
مؤلفين آخرين: إبراهيم، أغصان محمود (م. مشارك)
المجلد/العدد: ع 10
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2006
الصفحات: 48 - 60
ISSN: 1680-855X
رقم MD: 419446
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
الخوارزمية | الاساليب الاحصائية | التحليل الاحصائى | الاحصاء | البيانات
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

10

حفظ في:
المستخلص: إن المسالة التي يتناولها هذا البحث هي تقدير مكونات التباين في النموذج الخطي ذات التأثيرات العشوائية ثنائية التصنيف مع وجود التفاعل وذلك بطريقة التعظيم غير الخطي والذي يتضمن طريقة الإمكان الأعظم المقيدة أي على وفق القيد الذي تكون عليه هذه المكونات (أو المعلمات) موجبة ، إذ تم افتراض هذا النموذج وتحديد مكونات التباين في مصفوفة التباين (التغاير) لهذا النموذج ثم اشتقاق المقدرات لهذه المكونات بطريقة الإمكان الأعظم ، وتطبيق طريقة التقدير على بيانات واقعية وحصلنا عن التقديرات لمكونات التباين كما تمت مقارنة هذه النتائج مع نتائج التقدير بواسطة طريقة تحليل التباين وطريقة مقدر اصغر تباين تربيعي غير متحيز، فكانت النتائج متقاربة ومشجعة جدا. جميع الخوارزميات كتبت بواسطة نظام الـ MATLAB.

The problem tackled in this paper is the estimation of variance components in the two-way classification with interaction in the random effect linear model. The estimation is carried out by non-linear maximization which requires the maximum likelihood estimation subject to the constraint that the variance components are positive. We assume the model according to the assumptions and give the theory of derivation of the estimators of these components, then applying these estimators on real data and obtain the estimates. We estimate these components by two other methods, one is the solution of the expected equation of mean square in the analysis of varians table, and the other is the minimum variance quadratic unbiased estimator. The results by the three approaches are nearly the same which we consider as very encouraging results. All algorithms are written in MATLAB.
ISSN: 1680-855X
البحث عن مساعدة: 636140

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.