| المستخلص: |
في معظم مشاكل الانحدار فإننا نهتم بتقدير أو التنبؤ بقيمة y غير المعلومة بناء على قيمة x المعلومة. في هذا البحث فإننا نعرض المشكلة العكسية والتي تسمى الانحدار العكسي أو مشكلة المعايرة، والتي نهتم فيها بتحديد قيمة x0 غير المعلومة بناء على قيمة y0 المعلومة. يوجد الكثير من الحلول التي تقدم لنا تقدير لقيمة x0 ولعمل فترات ثقة لها، ولكن هذه التقديرات في الغالب تكون متحيزة لذلك يلجأ الباحث في هذا البحث إلى عرض فكرة جديدة تساهم في تحسين هذا المقدر ولفترات الثقة الخاصة به، هذه الفكرة هي استخدام طريقة البوتستراب في تقدير القيمة غير المعلومة ل x0، وذلك لمشكلة المعايرة غير الخطية، وقد قام الباحث باستخدام نوعين من البيانات الأول هو بيانات بحث Eno (1999)، والثانية بالتطبيق على تجربة قياس درجة الحرارة من خلال جهازين وقد تبين لدى الباحث مدى كفاءة استخدام طريقة البوتستراب في مشكلة المعايرة غير الخطية لما نتج عنها من تحسين في النتائج.
In most regression problems, we concern with predicting the unknown variable y due to the given variable x. In this research we concern with the inverse regression problem which is called calibration problem, that interested with determining the unknown value XQ depending on the known value y0. There are many solutions, which provide us with an estimate of x0 and confidence interval, but these estimates are often biased. Therefore, in this research we present a new tool that contribute to the improvement of this estimator and its confidence interval. This idea is based on using the bootstrap method to estimate the unknown value x0 for the non-linear calibration problem. In this research we use two types of data, the first is Eno (1999) search data and the second is the experiment of temperature measurement by two devices. From the results, it's shown that there is an improvement in results when we use the bootstrap method.
|
