ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > التكهن بواسطة نماذج الانحدار ا...>الوصف

التكهن بواسطة نماذج الانحدار الحركي مع التطبيق

المصدر: تنمية الرافدين
الناشر: جامعة الموصل - كلية الإدارة والاقتصاد
المؤلف الرئيسي: إلياس، حسن محمد (مؤلف)
مؤلفين آخرين: المعماري، نوال محمود (م. مشارك)
المجلد/العدد: مج 30, ع 90
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2008
الصفحات: 233 - 244
ISSN: 1609-591X
رقم MD: 423185
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
الدوال الرياضية | السلاسل الزمنية | الانحدار الحركي | المعادلات الرياضية
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

9

حفظ في:
المستخلص: النماذج الحركية هي النماذج التي تأخذ متغير الزمن بنظر الاعتبار ونمذجة الانحدار الحركي وقد تبين أن المخرجات (Yt) التي تنتج من المدخلات (Xt) تكون على وفق ما يأتي:- ١ . علاقة التخلف الزمنى بين المخرجات والمدخلات. ٢. التركيب الزمني لسلسلة الاضطراب (الخطأ العشوائي). وللحصول على نموذج رياضي فإنه يتم تشخيص الأنموذج النسبي عن طريق تشخيص دالة التحويل الخطية فكان الأنموذج النسبي لدالة التحويل من الرتبة (0,0,1) وعند اختبار قيم سلسلة الاضطراب باستخدام معاملات الارتباط الذاتي والارتباط الذاتي الجزئي، وجد أن جميع المعاملات كانت غير معنوية، مما يدل على أن سلسلة الاضطراب هي سلسلة بواق عشوائية وبذلك كانت at=Nt.

Dynamic Regression Model is that model which takes the time into account. The modeling of the Dynamic Regression shows how the output is resulted from the input. This depends on the following: 1. The relation of the lag time with the input and output. 2. The time composition for the turbulence series (random error) In order provide mathematical model, the relative model was identified by specifying the linear transformation function. The relative model of the transformation function was of the degree (0, 0, 1). When the values of turbulence series were examined by using auto - correlation and partial auto correlation coefficients, it is found that all of the coefficients were insignificant and that consequently proves the turbulence series which is a series of random residuals, so that:- Nt=at.
ISSN: 1609-591X

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.