ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







استخدام طرق إعادة المعاينة فى مشكلة المعايرة الخطية

العنوان المترجم: The use of re-sampling methods in linear calibration problem
المصدر: مجلة الدراسات والبحوث التجارية
الناشر: جامعة بنها - كلية التجارة
المؤلف الرئيسي: أحمد، محمد إبراهيم محمد (مؤلف)
مؤلفين آخرين: أبوريا، محمد محمود نصر (م. مشارك)
المجلد/العدد: س35, ع1
محكمة: نعم
الدولة: مصر
التاريخ الميلادي: 2015
الصفحات: 605 - 638
ISSN: 1110-1547
رقم MD: 934274
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
كلمات المؤلف المفتاحية:
مشكلة المعايرة الخطية | طريقة البوتستراب | طريقة البوتستراب الممهدة | مشكلة المعايرة الإحصائية | The Linear Calibration Problem | The Bootstrap Method | The Smoothed Bootstrap | The Statistical Calibration Problem
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

3

حفظ في:
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 تسمي الانحدار العكسي أو مشكلة المعايرة، والتي نهتم فيها بتحديد قمة 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 تحسن هذا المقدر ولفترات الثقة الخاصة به، هذه الفكرة هي استخدام طرق إعادة المعاينة في تقدير القيمة غير المعلومة ل x0، وذلك لمشكلة المعايرة الخطية، وقد قام الباحث باستخدام نوعين من البيانات الأول هو بيانات بحث (1999) Eno، والثانية بالتطبيق علي تجربة قياس درجة الحرارة من خلال جهازين وقد تبين لدي الباحث مدي كفاءة استخدام طرق إعادة المعاينة في مشكلة المعايرة الخطية لما نتج عنها من تحسن في النتائج.

In most regression problems, we are interested in estimating or predicting the known y based on known values of x. However, in this research, we are concern with the inverse problem, which is called inverse regression or calibration problem, where we are interest to determine the unknown value x0 based on known value y0. There are many methods are used to estimate the value of x0 as well as constructing its confidence interval. Nevertheless, these estimations are more likely to be biased. Therefore, the researcher proposed a novel technique, which will contribute towards improving the statistical properties of the new estimator and its confidence interval. This new technique uses the resampling methods in order to estimate the unknown value X0. These methods are bootstrap and smoothed bootstrap for 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 resampling methods.

ISSN: 1110-1547