ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > إستخدام الانحدار الحصين لإيجاد...>مارك

إستخدام الانحدار الحصين لإيجاد أنسب نموذج لتمثيل بيانات الأنواء الجوية في مدينة أربيل خلال الفترة 1998 - 2010

المصدر: مجلة الإدارة والاقتصاد
الناشر: الجامعة المستنصرية - كلية الإدارة والاقتصاد
المؤلف الرئيسي: حسن، تارا أحمد (مؤلف)
مؤلفين آخرين: رضا، مهدي صابر (م. مشارك)
المجلد/العدد: س 34, ع 89
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2011
الصفحات: 195 - 213
ISSN: 1813-6729
رقم MD: 424817
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
المربعات الصغرى | الانحدار الحصين | التوزيع الطبيعي | أربيل ، العراق | المناخ الجوي | الأرصاد الجوية | الأساليب الإحصائية | التحليل الإحصائي
رابط المحتوى:

الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها.
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
LEADER 03504nam a22002057a 4500
001 1073870
044 |b العراق 
100 |9 210208  |a حسن، تارا أحمد  |e مؤلف 
245 |a إستخدام الانحدار الحصين لإيجاد أنسب نموذج لتمثيل بيانات الأنواء الجوية في مدينة أربيل خلال الفترة 1998 - 2010 
260 |b الجامعة المستنصرية - كلية الإدارة والاقتصاد  |c 2011 
300 |a 195 - 213 
336 |a بحوث ومقالات 
520 |a  يلوج هذا البحث في كيفية توضيح استخدام الانحدار الحصين وتطبيقاته لتقدير معلمات الانحدار في ظل وجود المشاهدات الشاذة في البيانات , بحيث يتم الكشف عنها بطريقة - إحصائية Leverage , DIFFT (Difference Fit) و Box-Whisker- Plot و ثم تطبيق الطريقتين فقط من بين الطرق الحصينة لتقدير معلمات النموذج الخطي, و هي طريقة المربعات الوسيط الصغرى LMS)), و طريقة المربعات المشرذمة الصغرى (LTS), مقارنة بطريقة المربعات الصغرى الاعتيادية (OLS ) . لهذا الغرض قام الباحثان بدراسة اهم العوامل المؤثرة في الرطوبة النسبية و المتمثلة بدرجات الحرارة العظمى والصغرى , و الضغط الجوي , و كمية الأمطار المتساقطة, وسرعة الرياح, و اختبارها للكشف عن وجود الشواذ فيها. و أخيرا لاختيار افضل طريقة لتمثل النموذج الملائم لتلك العلاقة من بين الطرق المستخدمة, و قام الباحثان باستخدام الإحصائية متوسط مربعات الخطأ ( MSE ) للمقارنة بين القيم المقدرة للطرائق الثلاثة.   |b In this paper we shall explain how to use Robust Regression methods and their application to estimate regression parameters in order to fit the best regression model in case of existence outlier observations in the data, \ The outliers were detected using statistical methods, DIFFT (Difference Fit), Leverage, and Box-Whisker-Plot tests. Then two other statistical models were used to estimate linear regression model, Least Median Squares (LMS) and Least Trimmed Squares (LTS). The results of these two modes then were compared with results obtained using Ordinary Least Squares (OLS) model in order to find the best regression model. We have used meteorological data in this research. Finally the test we used for comparing these three models is MSE statistic.  
653 |a المربعات الصغرى  |a الانحدار الحصين   |a التوزيع الطبيعي  |a أربيل ، العراق  |a المناخ الجوي  |a الأرصاد الجوية   |a الأساليب الإحصائية  |a التحليل الإحصائي 
773 |4 الاقتصاد  |4 الإدارة  |6 Economics  |6 Management  |c 016  |e Journal of Administration and Economics  |f Maǧallaẗ al-idāraẗ wa-al-iqtiṣād  |l 089  |m  س 34, ع 89  |o 1148  |s مجلة الإدارة والاقتصاد  |v 034  |x 1813-6729 
700 |9 229783  |a رضا، مهدي صابر  |g Raza, Mahdi Saber  |q Raza, Mahdi Saber  |e م. مشارك 
856 |u 1148-034-089-016.pdf 
930 |d n  |p y  |q y 
995 |a EcoLink 
999 |c 424817  |d 424817 

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.