ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > تحليل بيز لمعلمات نموذج tFA مت...>الوصف

تحليل بيز لمعلمات نموذج tFA متعدد المتغيرات مع المحاكاة

العنوان بلغة أخرى: Bayesian Analysis for Parameters of Multivariate tFA model with Simulation
المصدر: المجلة العراقية للعلوم الإحصائية
الناشر: جامعة الموصل - كلية علوم الحاسوب والرياضيات
المؤلف الرئيسي: احمد، احمد سامي (مؤلف)
مؤلفين آخرين: سعيد، هيفاء عبدالجواد (م. مشارك)
المجلد/العدد: ع28
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2019
الصفحات: 111 - 139
ISSN: 1680-855X
رقم MD: 991022
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
نموذج tFA | الدراسات الطبية | الادوية | المحاكاة
كلمات المؤلف المفتاحية:
بيز | نموذج tFA | المحاكاة
رابط المحتوى:

الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها.
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: In many kinds of pollution, such as economic and environmental pollution, the researchers use the normal linear model to present their data studies. That selection may be inaccurate because the data of those studies do not vacate from outlier observations, which have great effect on the estimation problem even if they are processed or removed from the sample study. These processes lead to facts defacement to the decision maker. For that reason, the non-normal linear models has been found out to combat that matter. That error term in these models belongs to the family of probability distributions which resist outliers, for example, the multivariate t and mixture normal distributions. The factor analysis model belongs to the family of linear models and because the multivariate data sets do not vacate outliers. For this reason this paper is concerned with studying the t factor analysis model. The model analyzed by Bayesian technique in which the common factors are treated as fixed and random variables. We supposed that all parameters of both two models were unknown and their prior distributions belong to conjugate families. The number of extracted factors in factor analysis models cannot be determined a prior. On this foundation, in Bayesian analysis, these factors are treated as random variables. We obtained a posterior probability criterion to choose the number of extracted factors for the two models. We choose the number of factors in which they must be entered, and the model which they have maximum posterior probability. All results that we concluded were applied to empirical data sets which are generated by simulation in two different sample sizes (n=50,100) at different values of the degrees of freedom for the distribution of the error term. Also, we selected different forms of factor loading matrix and variance matrix of error term. Matlab (7.9) language is used in data generation and analysis.

يستخدم الباحثون في كثير من الدراسات الاقتصادية والطبية والتلوث البيئي ... الخ أنموذجاً خطياً طبيعياً؛ لتمثيل بيانات دراستهم، لكن ذلك الاختيار يكون غير دقيق بسبب أن بيانات تلك الدراسات لا تخلو من مشاهدات شاذة لها تأثير كبير في تقدير الأنموذج سواء تمت معالجة تلك المشاهدات في عينة الدراسة أم حذفها، مما يؤدي إلى تشويه الحقائق لمتخذ القرار، نتيجة لذلك وجدت نماذج خطية غير طبيعية لمعالجة تلك المسالة. يكون حد الخطأ فيها ينتمي إلى عائلة التوزيعات الاحتمالية التي تقاوم تأثير القيم الشاذة، فعلى سبيل المثال توزيع t متعدد المتغيرات والتوزيع الطبيعي المختلط. ينتمي أنموذج التحليل العاملي إلى عائلة النماذج الخطية، وبسبب أن البيانات متعددة المتغيرات لا تخلو من المشاهدات الشاذة، فقد تركز البحث بدراسة أنموذج t-FA (t-Factor Analysis) وتحليله بأسلوب (بيز) عندما يكون العامل المشترك (Common Factor) متغيراً عشوائياً، وغير عشوائي (Non stochastic and Rand) مفترضين أن جميع معلمات الأنموذجين غير معلومة يكون لبعض منها توزيعات أولية تنتمي إلى العوائل المرافقة (Conjugate Families). إن عدد العوامل المستخلصة في نماذج التحليل العاملي لا يمكن معرفته مسبقاً. وعلى هذا الأساس يعامل عدد العوامل المستخلصة في أسلوب بيز على أنه متغير عشوائي، وقد استنتجنا معيار الاحتمال اللاحق لعدد العوامل في الأنموذج، إذ يتم اختيار عدد العوامل الواجب إدخالها في الأنموذج المقابلة لأعظم احتمال لاحق. طبقت النتائج التي توصلنا إليها على بيانات تجريبية تم توليدها بأسلوب المحاكاة للأنموذج بحجمي عينتين (n=50,100) عند قيم مختلفة لدرجة حرية توزيع حد الخطأ، وأشكال مختلفة لمصفوفة تحميلات العوامل ومصفوفة تباين حد الخطأ واستخدمنا لغة (Matlab(7.9)) في التوليد وعملية التقدير.
ISSN: 1680-855X

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.