ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > تقدير دالة الفاريوكرام للعملية...>الوصف

تقدير دالة الفاريوكرام للعملية العشوائية المكانية مع التطبيق

المصدر: المجلة العراقية للعلوم الإحصائية
الناشر: جامعة الموصل - كلية علوم الحاسوب والرياضيات
المؤلف الرئيسي: إسماعيل، محمد نذير (مؤلف)
مؤلفين آخرين: إسماعيل، غادة يوسف (م. مشارك)
المجلد/العدد: ع26
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2014
الصفحات: 20 - 50
ISSN: 1680-855X
رقم MD: 636140
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
تكنولوجيا المعلومات | التحليل الإحصائي | الإحصاء المكاني | دالة الغاريوكرام | العملية العشوائية | الظواهر المكانية | مستخلصات الأبحاث
رابط المحتوى:

الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها.
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: في سياق تطبيقات الإحصاء المكاني وخاصة في منهجية التقدير أو التنبؤ عن متغير مكاني لظاهرة مكانية معينة تكون دالة الفاريوكرام أو دالة التغاير الذاتي من المعلمات المهمة جدا في حسابات هذا التنبؤ. وفي معظم التطبيقات تكون دالة الفاريوكرام هي الأساس في التنبؤ عند عدم اختيار فرضية الإستقرارية. في هذا البحث قدرت دالة الفاريوكرام للعملية العشوائية المكانية بواسطة طريقة المربعات الصغرى الموزونة. واعتبر مقدر دالة الفاريوكرام الذي اقترحه قبل الباحث (1963 ,Matheron) لمتغير عشوائي مكاني نفترض له توزيع كاوسيان أو أي توزيعا معروفا آخر . حصلنا على الصيغة النهائية لمقدر المربعات الصغرى الموزونة لدالة الفاريوكرام بشكل معادلة غير تامة حيث تم تصغيرها والحصول على الحل النهائي لمقدر معلمات دالة الفاريوكرام النظرية بواسطة خوارزمية نيوتن رافسون التكرارية. تم تطبيق المقدر على مجموعتين من البيانات الحقيقية، المجموعة الأولى من داخل القطر والمجموعة الثانية من خارج القطر وحصلنا على نتائج مشجعة للغاية، إن جميع الخوارزميات في هذا البحث برمجت بواسطة نظامي ماتلاب ومابل.

In the context of application of the spatial statistics in the methodology of estimation or prediction of a regionalized variable of certain spatial phenomenon, the Variogram function (or spatial auto covariance function, is the most important function in the computation of this prediction. In most applications the vairogram function is the basic parameter when there is no test of stationarity. In this research the estimation is worked out by weighted least squares method. The estimator of virogram which suggested by (Matheron, 1963) is considered as a random variable with assumption of Gaussian distribution or another known distribution. The final version of the estimator from weighted least square method is obtained. This version is minimized using iterative Newton-Raphson algorithm, the estimator is applied to two sets of real data, one is from Iraq and the other from abroad. The results obtained are very encouraging, all algorithms are programmed by Matlab and Maple systems.
ISSN: 1680-855X

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.