ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > الكشف عن القيم الشاذة باسلوب ب...>الوصف

الكشف عن القيم الشاذة باسلوب بيز باستخدام معاينة جبس

المصدر: المجلة العراقية للعلوم الإحصائية
الناشر: جامعة الموصل - كلية علوم الحاسوب والرياضيات
المؤلف الرئيسي: قاسم، محمد نذير إسماعيل (مؤلف)
مؤلفين آخرين: إسماعيل، يونس حازم (م. مشارك)
المجلد/العدد: ع 14
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2008
الصفحات: 68 - 88
ISSN: 1680-855X
رقم MD: 419742
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
قواعد البيانات | الاساليب الاحصائية | التحليل الاحصائى | البرامج الالكترونية | اسلوب بيز | المعادلات الاحصائية | الخوارزمية | معاينة جبس
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

22

حفظ في:
المستخلص: تناول البحث الكشف عن القيم الشاذة في الانحدار الخطي البسيط بأسلوب بيز وذلك باستخدام معاينة جبس Gibbs Sampling على نموذج التوزيع المختلط الذي يتضمن توزيعين احدهما خالِ من القيم الشاذة والتوزيع الأخر الملوث الذي يتضمن قيما شاذة باحتمالية محددة حيث إننا افترضنا التوزيع الطبيعي الملوث . ومعاينة جبس حالة خاصة من طريقة مونتي كارلو Monte Carloوالتي تعتمد على تجزئة المسائل أو النماذج المعقدة والصعبة إلى عدد من المسائل البسيطة التي يمكن تحليلها ومعالجتها بسهولة ولاسيما في طريقة حساب التوزيعات اللاحقة التي ليس بالإمكان الحصول على الصيغة النهائية غالبا للتكامل في التوزيعات اللاحقة. إذ تم في هذه الدراسة البحث والكشف عن القيم الشاذة في الانحدار الخطي البسيط باستخدام معاينة جبس في نموذج مختلط وإيجاد احتمالية كون المشاهدة أو المشاهدات هي قيم شاذة أو ليست كذلك. كذلك تم تطبيق النتائج النظرية في هذه الدراسة على بيانات حقيقية تم الحصول عليها من إحدى البحوث المنشورة لأجل الكشف عن القيم الشاذة كما تم تطبيق الطريقة الكلاسيكية للكشف عن القيم الشاذة على البيانات نفسها وقورنت النتائج مع طريقة معاينة جبس فكانت متقاربة ومشجعة جدا.

In this study we investigate and detect the outliers in the simple linear regression by Bayesian approach using Gibbs sampling where the mixed contaminated model is studied. Gibbs sampling is a special case of Monte Carlo method which depends on partitioning the problems of difficult and complex models to simple ones which easily can be tackled and analyzed in computing the posterior distributions that are not easily obtained. In this work we use Gibbs sampling in some details and how can it be applied to obtain the posterior distribution which represents here the probability of an observation of being an outlier. The practical part represents an application of Gibbs sampling in simple linear regression on data and the application of classical simple linear regression on the same data in detection the outliers. The results in both applications are nearly the same which can be said that they are very encouraging. The programs of all algorithms are written in Matlab language and Win BUGS packages.
ISSN: 1680-855X

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.