ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > اثر المشاهدات الشاردة وذات الق...>الوصف

اثر المشاهدات الشاردة وذات القوة الرافعة في بناء فترات الثقة البيزية وبوتستراب

العنوان بلغة أخرى: The Effect of the Outliers and Leverage Points in the Construction of the Bayesian and Bootstrap Confidence Intervals
المصدر: المجلة العراقية للعلوم الإحصائية
الناشر: جامعة الموصل - كلية علوم الحاسوب والرياضيات
المؤلف الرئيسي: الهاشمي، مزاحم محمد يحيى (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Al-Hashimi, Muzahem Mohammed Yahya
المجلد/العدد: ع28
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2019
الصفحات: 77 - 110
ISSN: 1680-855X
رقم MD: 991003
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
المشاهدات الشاردة | الثقة البيزية | بوتستراب | القوة الرافعة
كلمات المؤلف المفتاحية:
المشاهدات الشاردة | المشاهدات ذات القوة الرافعة | طريقة المربعات الصغري الجزائية | فترات الثقة البيزية | فترات الثقة للبوتستراب | فترات الثقة التقليدية | Outliers | Leverage Points | Penalized Least Squares | Bayesian Confidence Intervals | Bootstrap Confidence Intervals | Traditional Confidence Intervals
رابط المحتوى:

الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها.
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: يهدف البحث إلى مقارنة كل من حدود الثقة لبوتستراب (bootstrap confidence intervals) مع حدود الثقة البيزية (Bayesian confidence intervals) لشرائح ممهدة (smoothing splines)، فضلاً عن حدود الثقة التقليدية، وذلك لتحديد أي من هذه الحدود هي الأفضل في ظل وجود نقاط شاردة وذات القوة الرافعة في البيانات. تم إجراء تجارب المحاكاة على أنموذجين. الأول: خطي في ظل وجود بيانات ملوثة بمشاهدات شاردة، وأخرى بمشاهدات ذات القوة الرافعة، والأنموذج الثاني اللاخطي في ظل كل وجود بيانات ملوثة بمشاهدات شاردة. وتم تنفيذ تجارب المحاكاة على حجوم لعينات مختلفة. واستخدام طريقة المربعات الصغرى الجزائية (Penalized Least Squares method) لتوفيق الانحدار اللامعلمي. وتم استخدام دالة الفاعلية المتقاطعة المعممة (Generalized Cross Validation function) ( GCV) لاختيار قيمة التمهيد (The amount of smoothing).

The aim of this research is to compare the bootstrap confidence intervals with the Bayesian confidence intervals for smoothing splines as well as the traditional confidence intervals to determine which of these limits are best in the presence of Outliers and Leverage points in data. The simulation experiments were conducted on two models: the first was linear in the presence of data that was contaminated with outliers and the other with the Leverage points: The second model was nonlinear in the presence of data contaminated with outlying observations. Simulation experiments were carried out on different samples. The Penalized Least Squares method was used to fit the Nonparametric regression. The Generalized Cross Validation function (GCV) was used to select the amount of smoothing.
ISSN: 1680-855X

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.