ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







مقارنة بين الانحدار الكلاسيكى والشبكات العصبية الاصطناعية فى التنبؤ بمستويات نتائج بحوث طلبة كلية التربية الرياضية

المصدر: المجلة العراقية للعلوم الإحصائية
الناشر: جامعة الموصل - كلية علوم الحاسوب والرياضيات
المؤلف الرئيسي: المراد، عائدة يونس محمد (مؤلف)
المجلد/العدد: ع 21
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2012
الصفحات: 286 - 303
ISSN: 1680-855X
رقم MD: 422670
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

26

حفظ في:
المستخلص: يعد تحليل الانحدار ركنا أساسيا من أركان علم الإحصاء وأسلوبا مهما مـن أسـاليب الإحصاء التطبيقي في دراسة مختلف الظواهر الاقتصادية والاجتماعية ،كما يعد من أكثر الطرائق الإحصائية استخداما في مختلف العلوم والمجالات إذ انه يحدد بـصورة واضـحة العلاقة بين المتغيرات على شكل معادلة يستدل من خلال تقدير معلماتها على أهميـة هـذه العلاقة وقوتها كما انه يبين تقدير الاستجابة والتنبؤ مما يفيد كثيرا " في التخطـيط واتخـاذ القرارات لإيجاد معادلة الانحدار له ،ومن الأساليب الحديثة التي أخذت اهتماما ملحوظـا، ولاسيما في علوم الحاسبات أسلوب الشبكات العصبية الاصـطناعية Artificial Neural Networks(ANNs)) وهدفنا الرئيسي هو استخدام أسلوب الشبكات العصبية في الانحدار وعلى وجه الخصوص مقارنة أسلوب الشبكات العصبية مع الأساليب الكلاسيكية في تحليل الانحدار المتدرج للتنبؤ في نتائج البحوث للطلبة، لذا ابتدأ "مـن سـنة (2006)إلـى سـنة (2008) ويشمل البحث طريقة تحليل الانحدار المتـدرج للتنبـؤ وباسـتخدام الطـريقتين الكلاسيكية والتقنيات الذكائية وإجراء المقارنة بينهما باستخدام بيانات نتائج البحوث لطلبـة السنة الدراسية الأخيرة في كلية التربية الرياضية جامعة الموصل وللأعوام الثلاثة الأخيرة للوصول إلى أفضل الطرائق في تقدير المعالم الإحـصائية وتبـين النتـائج أن الـشبكات العصبية هي أفضل طريقة في أظهار أفضل السبل لاعتماد نتائجهـا فـي رفـع مـستوى البحوث العلمية والارتقاء بها.

The Regression analysis is considered as a basic element of statistics science elements, and it is an important style of applied statistics when studing different social and economical phenomena. As well as it is considered the most statistical method used in different sciences and fields, and it determines in clear picture the relations among the variables in the form of equation replaced from the degree of parametric on the strength and the importance of this relationship .And ;also it repots the degree of prediction and response ;also ,it is very necessary in planning and making decisions for finding regression equation .And it is one of modern styles which takes observable caring especially in artificial neural networks. Our main aim is using neural networks in regression in special visage comparison of neural networks styles with classical styles in analyzing multiple regression of prediction in research results for the last three years i .e from 2006 to 2008 . The research includes the method of analyzing prediction and regression by using the two methods, classic and neural networks and making comparison between the two methods by using the data of the students researches results of their three last years to reach the best method in evaluating statistical parametric. The results prove that neural networks are the best method in explaining best ways their results depend on raising the scientific levelof the research and towering with it.

ISSN: 1680-855X