ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > اقتراح السلاسل الزمنية شبه الم...>الوصف

اقتراح السلاسل الزمنية شبه المضببة فى تقدير المعلمات الحصينة

العنوان بلغة أخرى: Semi-Fuzzy Time Series for Robust Parameters Estimation
المصدر: مجلة القادسية للعلوم الإدارية والاقتصادية
الناشر: جامعة القادسية - كلية الادارة والاقتصاد
المؤلف الرئيسي: الناصر، عبدالمجيد حمزة (مؤلف)
مؤلفين آخرين: دخيل، طاهر ريسان (م. مشارك)
المجلد/العدد: مج15, ع1
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2013
الصفحات: 129 - 151
ISSN: 1816-9171
رقم MD: 629807
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
معامل الإرتباط الذاتى | معامل الإرتباط الذاتى لكندال | دالة الإرتباط الذاتى
رابط المحتوى:

الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها.
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: غالبا ما تصاحب عملية جمع البيانات وجود قيم شاردة التي تؤثر بشكل كبير ليس فقط على عملية تشخيص النموذج الملائم الذي يعتمد على معاملات الارتباط الذاتي والارتباط الذاتي الجزئي وإنما يتعدى ذلك إلى عملية تقدير معلمات النموذج، ومن هنا فإن هذا البحث يهدف إلى جعل معامل الارتباط الذاتي حصينا تجاه تلك القيم الشاردة لغرض إيجاد مقدرات معلمات النموذج التي ستكون حصينة أيضا تبعا لحصانه تلك المعاملات، وذلك من خلال اقتراحان يعتمدان على المنطق المضبب Fuzzy Logic حيث تم اقتراح أسلوب لتقدير معاملات الارتباط الذاتي اطلقنا عليه اسم معامل ارتباط بيرسون شبه المضبب (S-F P) Semi-Fuzzy Pearson، كذلك اقتراح أسلوب أخر لتقدير معاملات الارتباط الذاتي اطلقنا عليه اسم معامل الارتباط الذاتي لكندال شبه المضبب (S-F K) Semi-Fuzzy Kendall التي تستخدم بعد ذلك في إيجاد مقدرات معلمات النماذج المدروسة.

The presence of outliers in data influences not only in diagnostic model, but exceed to parameters estimation. So the goal of this paper is to make the autocorrelation coefficient robust against outliers to estimate parameters which will be robust depending on those coefficients. This goal is achieved by two suggestions depending on Fuzzy Logic which suggests estimation procedure to estimate autocorrelation coefficients called Semi-Fuzzy Pearson coefficient ,and suggests another one called Semi-Fuzzy Kendall , to use it to estimate the autocorrelation coefficients which will be used in parameter estimation.
ISSN: 1816-9171

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.