ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > استخدام المقدرات الحصينة في ال...>الوصف

استخدام المقدرات الحصينة في الدوال التمييزية

العنوان بلغة أخرى: Use Robust Estimators in Discriminate Functions
المصدر: مجلة جامعة كركوك للعلوم الإدارية والاقتصادية
الناشر: جامعة كركوك - كلية الإدارة والاقتصاد
المؤلف الرئيسي: خمو، خلود يوسف (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Hamo, Khlood Yousef
مؤلفين آخرين: كتيب، سرى صباح (م. مشارك)
المجلد/العدد: مج7, ع2
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2017
الصفحات: 341 - 361
DOI: 10.32894/1913-007-002-015
ISSN: 2222-2995
رقم MD: 926139
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
الدوال التمييزية | ﺍﻟﺘﺤﻠﻴل ﺍﻟﺘﻤﻴﻴﺯﻱ | المقدرات الحصينة
كلمات المؤلف المفتاحية:
مقدرات حصينة | دوال تمييزية | Estimator | MCD Estimators | Misclassification | Robustness Use Robust Estimators in Discriminate Function
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

8

حفظ في:
المستخلص: إن دوال التمييز التقليدية قد درست من قبل العديد من الباحثين ووجدوا إنها أقل حصانة عند عدم تحقق بعض الفرضيات المتعلقة بدوال التمييز ولا سيما مع وجود القيم الشاذة، وقام الباحثون بالتركيز على مدى عشر سنوات على مقدرات حصينة كانت صعبة الحساب سابقاً لكن مع التطور في صناعة الحواسيب من الناحيتين المادية والبرمجية أمكن حساب مقدرات حصينة والتي تزودنا بأسلوب جديد في التعامل مع البيانات مقارنة مع المقدرات التقليدية، وكانت فكرة البحث استخدام مقدرات حصينة مقاومة لتأثير الشواذ كمقدر H الحصين، مقدرS الحصين ومقدر MCD الحصين كذلك تحصين احتمال خطأ التصنيف مع بيان تأثير الشواذ على نسبة خطأ التصنيف عند استخدام الطرائق التقليدية، ومن ضمن أهداف البحث مقارنة المقدرات للتعرف على أفضل مقدر والذي يعطي أقل احتمال لخطأ التصنيف ولا سيما مع تنوع نسب التلويث وأحجام عينات مختلفة.

The classical discriminate functions have been taught by many researchers, and they found that it is less robustness when some assumptions related with discriminate functions are not achieved specially with the outliers existence, thus the researchers for the last ten years concentrated on robust estimators which was difficult to compute before. But with the development in manufacturing computes from both hardware and software sides, complicated robust estimators became computable and it gives us a new way of dealing with the data compared to the classical estimators . So, the idea of the research is to use robust estimators which are resistant to the outlier influence like robust H estimator, robust S estimator and robust MCD estimator ,and also robust misclassification probability with showing outlier influence on the percentage of misclassification when using classical methods, some of the research aims are to compare estimators to find the best estimator which can give minimum probability of misclassification especially with the variety of contamination percentage and different sample sizes and the data contaminated.
ISSN: 2222-2995

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.