ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > حول تقدير بيز فى النماذج الخطي...>الوصف

حول تقدير بيز فى النماذج الخطية المختلطة باستخدام معاينة جبس

المصدر: المجلة العراقية للعلوم الإحصائية
الناشر: جامعة الموصل - كلية علوم الحاسوب والرياضيات
المؤلف الرئيسي: قاسم، محمد نذير إسماعيل (مؤلف)
مؤلفين آخرين: فتحى، ايمان طارق (م. مشارك)
المجلد/العدد: ع 13
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2008
الصفحات: 10 - 34
ISSN: 1680-855X
رقم MD: 419621
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
البرامج الالكترونية | الاساليب الاحصائية | التحليل الاحصائى | السلاسل الزمنية | سلسلة ماركوف | الخوارزمية
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

25

حفظ في:
المستخلص: أن المسألة التي يتناولها هذا البحث هي قدير معلمات النموذج الخطي المختلط أحادي القسيم ذي التأثيرات العشوائية وذلك باستخدام أسلوب بيز الذي يضمن استخدام معاينة جبس (Gibbs Sampling) ومعاينة جبس حالة خاصة من طريقة مونتي كارلو (Monte Carlo) التي تستخدم سلسلة ماركوف وتسمى Markov Chain Monte Carlo Methods) MCMC) التي تعتمد على تجزئة النماذج الرياضية المركبة إلى عدد من المسائل البسيطة التي يمكن تحليلها ومعالجتها بسهولة ولا سيما في التوزيعات اللاحقة التي ليس بالإمكان الحصول على صيغة نهائية لها. تم في هذا البحث افتراض النموذج الخطى المختلط ذي التأثيرات العشوائية أحادي القسيم على مجتمع من المعاملات الذي يشمل 15 صنفا من أصناف القطن إذ أخذت عينة عشوائية بحجم 5 أصناف من هذا المجتمع واستخدمت طريقة تحليل التباين لاختبار فرضية تساوي التباين بين هذه المعاملات والحصول على تقدير معلمات هذا النموذج. كما تم استخدام طريقة معاينة جبس للحصول على تقدير معلمات نفس النموذج. وتم اختبار فرضية تساوي التباين بين المعاملات في هذه العينة العشوائية فكانت النتائج مقاربة ومشجعة بالمقارنة مع طريقة تحليل التباين. تمت برمجة جميع الخوارزميات التي وردت في هذا البحث باستخدام البرنامج الجاهز Win BUGS .

This paper tackles the estimation of parameters of linear mixed random effect one–classification model by Bayesian technique which includes Gibbs sampling. Gibbs sampling is a special case of Monte Carlo Method which uses Markov Chain and so called MCMC (Markov Chain Monte Carlo). This MCMC method depends on partition of difficult and compound models into simple ones which can be manipulated and easily analyzed, specially for the posterior distribution which are not easy to find their final formulae. In this research the mixed random effect linear one–classification model is proposed on a population of 15 treatments including 15 types of cotton plant. A random sample of 5 types is taken and using the analysis of variance method to test the hypothesis that all the 15 types have equal effect and the estimation of the parameters is obtained Gibbs sampling is also used in order to estimate the parameters and then testing the hypothesis of equal effects of treatments. The results obtained in both ANOVA and Gibbs sampling are nearly the same and encouraging. All algorithms are programmed in this research using WinBUGS program.
ISSN: 1680-855X

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.