Fulltext

Employing Ridge Regression Technique in Prediction

استخدام أسلوب انحدار الحرْف في التنبؤ لتقدير

محاسن صالح الطالب

IRAOI JOURNAL OF STATISTICAL SCIENCES المجلة العراقية للعلوم الاحصائية
ISSN: 1680855X Year: 2012 Volume: 12 Issue: 22 Pages: 121-135
Publisher: Mosul University جامعة الموصل

Abstract

This paper is concerned with fitting some black box models. Some of them are, the outputs error model which contains the autoregressive and autoregressive moving average with additional inputs(ARX and ARMAX).The best model has been chosen which represents the data about the Temperature which is affected by some predictor variables which they were represented by (Brightness, unlike radiation, and evaporation).The parameters of the best model were estimated by the ridge regression method with and without the existence of prior information around the model parameters. The prediction errors of the model which has been estimated by least square and ridge regression when the prior information about the parameters is available were compared.

تناول البحث توفيق بعض نماذج الصندوق الأسود منها نماذج خطأ المخرجات التي تضم نموذج الانحدار الذاتي مع مدخلات إضافية ARX ونموذج الانحدار الذاتي والمتوسطات المتحركة مع مدخلات إضافية ARMAX ،تم اختيار أفضل نموذج يمثل البيانات التي تتعلق بدرجة الحرارة التي تتأثر بمجموعة من المتغيرات التوضيحية تمثلت بـ(الإشعاع الشمسي والسطوع الشمسي والتبخر).قدرت معلمات أفضل نموذج بطريقة انحدار الحرْف عند وجود معلومات مسبقة حول معلمات الأنموذج وعدمه وتمت مقارنة خطأ التكهن للنموذج الذي قدر بطريقة المربعات الصغرى وطريقة انحدار الحرْف عند عدم توفر المعلومات المسبقة عن المعلمات وعدمه.