ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







تحليل الإنحدار المضبب

المصدر: المجلة العراقية للعلوم الإحصائية
الناشر: جامعة الموصل - كلية علوم الحاسوب والرياضيات
المؤلف الرئيسي: إلياس، حسن محمد (مؤلف)
مؤلفين آخرين: الصباغ، على هبه طه (م. مشارك)
المجلد/العدد: ع 10
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2006
الصفحات: 61 - 84
ISSN: 1680-855X
رقم MD: 419448
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

20

حفظ في:
LEADER 03024nam a22002057a 4500
001 1065675
044 |b العراق 
100 |9 180601  |a إلياس، حسن محمد  |e مؤلف 
245 |a تحليل الإنحدار المضبب  
260 |b جامعة الموصل - كلية علوم الحاسوب والرياضيات  |c 2006 
300 |a 61 - 84 
336 |a بحوث ومقالات 
520 |a يتناول هذا البحث الانحدار الخطي المضبب في حالة كون البيانات مضببة وغير مضببة وقد تم التحليل بواسطة عدة طرائق وهي الانحدار الخطي المضبب (FLR) والمعدل له، الانحدار الخطي المضبب بمربعات صغرى (FLSLR) إذ وظفت البرمجة الخطية (LP) في التحليل. تم تقدير المعلمات المضببة ببيانات مضببة وغير مضببة وحدد نموذج الانحدار باستخدام مفاهيم نظرية المجموعات وطبقت هذه الطرائق في المجال الطبي ببيانات حقيقية عن مرض هشاشة العظام وذلك من خلال قياس كثافة العظم من فحص لجهاز ال (DEXA) لثلاثين مريضا (10 ذكور ، 20 أنثى). أثبتت النتائج أن استخدام نموذج (Tanaka) المعدل أفضل من نموذج (FLR) لتفادي ظهور المعلمات المقدرة غير المضببة. أما طريقة (FLSLR) فهي أفضل من (FLR) وذلك من خلال نتائج درجة انتماء النموذج.  |b This work investigates the analysis of fuzzy regression in case of the data being fuzzy or non-fuzzy. The analysis is performed by several methods , such as fuzzy linear regression (FLR) and modified one, and fuzzy linear regression with least squares (FLSLR), in which linear programming (LP) is used in the analysis. Estimation of fuzzy parameters is carried out in case of fuzzy and non-fuzzy (crisp) data where the regression model is detected by fuzzy set theory. These methods are applied on real data of Osteoporosis which are obtained by measuring the bone density of 30 patients (10 male and 20 female) by DEXA. The results of the analysis show that, Tanaka model is better than fuzzy linear regression model (FLR) so that to avoid the appearance of non-fuzzy estimated parameters ,and . (FLSLR) is better than (FLR) in the sense of degree of membership of the model. 
653 |a المرضى   |a التحليل الاحصائى   |a الاساليب الاحصائية   |a مرض هشاشة العظام   |a الاجهزة الالكترونية   |a الانحدار المضبب  
700 |9 132291  |a الصباغ، على هبه طه  |e م. مشارك 
773 |4 الاقتصاد  |6 Economics  |c 004  |e Iraqi Journal of Statistical Science  |l 010  |m ع 10  |o 1147  |s المجلة العراقية للعلوم الإحصائية  |v 000  |x 1680-855X 
856 |u 1147-000-010-004.pdf 
930 |d y  |p y 
995 |a EcoLink 
999 |c 419448  |d 419448 

عناصر مشابهة