المصدر: | زانكو - الإنسانيات |
---|---|
الناشر: | جامعة صلاح الدين |
المؤلف الرئيسي: | حسن، سامية خالد (مؤلف) |
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): | Hasan, Samiah Khaled |
المجلد/العدد: | ع56 |
محكمة: | نعم |
الدولة: |
العراق |
التاريخ الميلادي: |
2014
|
الصفحات: | 27 - 40 |
ISSN: |
2218-0222 |
رقم MD: | 716168 |
نوع المحتوى: | بحوث ومقالات |
اللغة: | العربية |
قواعد المعلومات: | HumanIndex |
مواضيع: | |
رابط المحتوى: |
الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها. |
LEADER | 02440nam a22002057a 4500 | ||
---|---|---|---|
001 | 0109335 | ||
041 | |a ara | ||
044 | |b العراق | ||
100 | |a حسن، سامية خالد |g Hasan, Samiah Khaled |e مؤلف |9 373206 | ||
245 | |a مقارنة بين المقدرات الكلاسيكية و المقدرات البيزية لمعلمات : نموذج الانحدار الخطي العام | ||
260 | |b جامعة صلاح الدين |c 2014 | ||
300 | |a 27 - 40 | ||
336 | |a بحوث ومقالات | ||
520 | |a تم في هذا البحث مقارنة بين المقدرات الكلاسيكية والمقدرات البيزية حيث تم اختيار طريقتين من الطرائق الكلاسيكية وهي طريقة المربعات الصغرى الاعتيادية (OLS) (Ordinary Least Squares Method) وطريقة الإمكان الأعظم (ML) - (Maximum Liklihood Method) وفي التقديرات البيزية تناولنا طريقة بيز في حالة اعتماد دالة أولية غير معلوماتية (Non-Informative Prior Density Function) حيث تبين أن المقدرات لمعلمات نموذج الانحدار تكون متساوية في جميع الطرق ولتوضيح ذلك أخذ بيانات عن مرضى السكري بحجم (140) عينة في مركز الصحي ليلى قاسم لداء السكر في محافظة أربيل وإجراء اختبار البيانات لتلائم فرضيات التحليل وإيجاد مقدرات معلمات نموذج الانحدار لجميع الطرائق وكانت طريقة المربعات الصغرى وطريقة الإمكان الأعظم متساويتين بالتقدير أما طريقة البيز هي أكفا الطرق وذلك باستخدام الكفاءة النسبية وأيضا تم استخدام المعيار الإحصائي MSE لمقارنة بين مقدرات طرائق التقدير وكانت طريقة البيز يملك أقل قيمة ل (MSE). | ||
653 | |a علم الإحصاء |a القوانين الرياضية | ||
773 | |4 العلوم الإنسانية ، متعددة التخصصات |6 Humanities, Multidisciplinary |c 003 |e ZANCO Journal of Humanity Sciences |f Zānkū li-l-ʿulūm al-insāniyyaẗ |l 056 |m ع56 |o 0396 |s زانكو - الإنسانيات |v 000 |x 2218-0222 | ||
856 | |u 0396-000-056-003.pdf | ||
930 | |d n |p y | ||
995 | |a HumanIndex | ||
999 | |c 716168 |d 716168 |