research centers


Search results: Found 11

Listing 1 - 10 of 11 << page
of 2
>>
Sort by

Article
analysis for some indicators and it's classifications that related with the teaching process and the scientific level for graduate studies in the university by using analysis of variance for ranked data for repeated measurements instead of the ordinary analysis of variance
تحليل مؤشرات سير العملية التدريسية والمستوى العلميباستخدام تحليل التباين للبيانات المرتبة في القياسات المكررة

Authors: لقاء علي محمد --- كمال علوان خلف
Journal: journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية ISSN: 2227 703X / 2518 5764 Year: 2011 Volume: 17 Issue: 63 Pages: 260-271
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

In this research want to make analysis for some indicators and it's classifications that related with the teaching process and the scientific level for graduate studies in the university by using analysis of variance for ranked data for repeated measurements instead of the ordinary analysis of variance . We reach many conclusions for the important classifications for each indicator that has affected on the teaching process.

في هذا البحث أردنا إجراء تحليل بعض المؤشرات والتصنيفات العائدة لها والتي تخص سير العملية التدريسية والمستوى العلمي في الدراسة الجامعية باستخدام تحليل التباين للبيانات المرتبة في القياسات المكررة بدلا من تحليل التباين الاعتيادي ، وقد تم التوصل إلى استنتاجات عديدة للتصنيفات المهمة لكل مؤشر والتي لها اثر في سير العملية التدريسية والمستوى العلمي.


Article
مقارنة المقدرات الحصينة في اسلوب التحليل العاملي

Authors: افراح كاظم جويد --- لقاء علي محمد
Journal: IRAOI JOURNAL OF STATISTICAL SCIENCES المجلة العراقية للعلوم الاحصائية ISSN: 1680855X Year: 2010 Volume: 10 Issue: 17عدد خاص بالمؤتمر الرابع Pages: 207-226
Publisher: Mosul University جامعة الموصل

Loading...
Loading...
Abstract

Robust Factor Analysis is used to analyze a large number of variables to extract new ones whose number is fewer than those factors to which the difference in these variables is attributed . Such a statistical analysis can be used in a broader scope of fields and scientific activities . Related studies have proved that data without any outliers is but exception within scientific realm . Such a problem can be avoided through using certain suitable robust methods for a model or via primary clearance of data from outliers , and then applying classical statistical methods of factor analysis . The estimation of location and Scatter with multivariate together with affine equivariant and high break down. Become hard to apply and need much time for calculation as dimensions increase . In this paper we study a sample of (123) persons with conditions of the chest and medical diseses and (16) variables deal with three robust estimators .

لتحليل عدد كبير من المتغيرات بهدف استخلاص عوامل جديدة عددها اقل من العوامل التي يعزى لها تباين تلك المتغيرات , نستخدم اسلوب التحليل العاملي وهو اسلوب احصائي يمكن استخدامه على نطاق واسع من المجالات و الانشطة العلمية . الدراسات السابقة اثبتت ان البيانات بدون اي شواذ هي نوعا ما حالة مستثناة ضمن الواقع العملي , ويمكن تجنب هذه المشكلة بأستخدام بعض الطرائق الحصينة المناسبة للنموذج او التنظيف الاولي للبيانات من الشواذ ومن ثم تطبيق الطرائق الاحصائية العادية او الكلاسيكية عليها مثل التحليل العاملي . ان تقدير الموقع و التشتت ضمن متعدد المتغيرات مع خاصية تساوي التغاير فضلا عن الانهيار العالي يصبح صعب التنفيذ و يحتاج الى وقت اكبر للحسابات بزيادة الابعاد . في هذا البحث تم دراسة عينة مؤلفة من(123) شخصا مصابا بالامراض الباطنية و الصدرية مع (16) متغيرا والاعتماد على المقدرات الحصينة .*Minimum Volume ellipsoid estimator (MVE) * Fast Minimum Covariance determent estimator (Fast MCD)*Scalable robust estimators with high breacdown Point R .

Keywords


Article
Robust Estimations of Cluster Analysis: Practical Application in Administrative and Financial Corruption Abstract
المقدرات الحصينة في التحليل العنقودي مع تطبيق عملي في مجال الفساد الاداري والمالي

Authors: منال اسماعيل خليل --- لقاء علي محمد
Journal: journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية ISSN: 2227 703X / 2518 5764 Year: 2012 Volume: 18 Issue: 69 Pages: 278-302
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Cluster analysis (clustering) is mainly concerned with dividing a number of data elements into clusters. The paper applies this method to create a gathering of symmetrical government agencies with the aim to classify them and understand how far they are close to each other in terms of administrative and financial corruption by means of five variables representing the prevalent administrative and financial corruption in the state institutions. Cluster analysis has been applied to each of these variables to understand the extent to which these agencies are close to other in each of the cases related to the administrative and financial corruption. Outliers and infected data of the well-thought phenomenon have led to inaccurate results that were highlighted by the cluster analysis process made on the infected data. This gave rise to adopt efficient estimation methods known as the Robust Methods, which are used when the deliberate phenomenon-related data is infected due to certain outliers. Thus, this paper is purposed to obtain robust estimations that are functional in determining the robust distances for elimination of outlier and data cleansing by means of certain robust methods the stahel-donoho estimator.

إن الهدف الأساس من التحليل العنقودي (العنقدة) هو تصنيف مجموعة من عناصر البيانات الى عناقيد، وقد تم استعمال التحليل العنقودي في هذا البحث بهدف ايجاد تجمعات من الدوائر الحكومية والتي تكون متجانسة فيما بينها من اجل التصنيف ولمعرفة الاقتراب بين بعض الدوائر الحكومية في موضوع الفساد الاداري والمالي وقد تم ذلك باستعمال خمس متغيرات تمثل حالات الفساد الاداري والمالي المتفشية في دوائرالدولة وقد تم اجراء التحليل العنقودي لكل نوع من هذه المتغيرات لمعرفة مدى الاقتراب بين الدوائر لكل حالة من حالات الفساد الاداري والمالي .ان وجود المشاهدات الشاذة وتلوث بيانات الظاهرة المدروسة ادى الى نتائج غير دقيقة وهذا يبرز من خلال عملية التحليل العنقودي الذي تم اجراءه على البيانات الملوثة وهنا ظهرت الحاجة إلى طرائق تقدير كفء والتي تسمى بالطرائق الحصينة (Robust Methods) والتي تستعمل عندما تكون بيانات الظاهرة المدروسة ملوثة نتيجة وجود شواذ في المشاهدات ومن هنا جاء هدف هذا البحث في الحصول على مقدرات حصينة لغرض استعمالها في ايجاد المسافات الحصينة وبالتالي استبعاد المشاهدات الشاذة وتنظيف البيانات وقد تم ذلك باستعمال (The stahel – donoho estimator)


Article
Estimation Mean Wind Speed in Iraq By Using Parametric And Nonparametric Linear Mixed Models
تقدير متوسط سرعة الرياح في العراق بأستعمال النماذج الخطية المختلطة المعلمية واللامعلمية

Authors: لقاء علي محمد --- سارة امين عبد الستار
Journal: journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية ISSN: 2227 703X / 2518 5764 Year: 2014 Volume: 20 Issue: 80 Pages: 411-445
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

In this research, the one of the most important model and widely used in many and applications is linear mixed model, which widely used to analysis the longitudinal data that characterized by the repeated measures form .where estimating linear mixed model by using two methods (parametric and nonparametric) and used to estimate the conditional mean and marginal mean in linear mixed model ,A comparison between number of models is made to get the best model that will represent the mean wind speed in Iraq.The application is concerned with 8 meteorological stations in Iraq that we selected randomly and then we take a monthly data about wind speed over ten years Then average it over each month in corresponding year, so we get different clusters ,each cluster contain 12 observation that represent a mean wind speed for each station . The comparison among the best models are held by using statistical standard the mean square Error(MSE),our conclusion for the parametric model during the application the with additional random effect(the second model) is better than the model without addithonal random effect(the first model)for all station in general,for nonparametric model we found the conditional local mixed model is better than marginal mixed model in estimation the conditional and marginal means for mixed model in general, for marginal mean , where found that the marginal local mixed model is better for all the stations that we were sampled except for the fifth station we found that the conditional local mixed model is better for the marginal local mixed model in estimation of marginal mean mixed model .

تم في هذا البحث دراسة الانموذج الخطي المختلط الذي يعد احد اهم النماذج واسعة الاستعمال والتطبيق في تحليل البيانات التي تتصف بكون المشاهدات فيها تأخذ شكل قياسات مكررة Repeated Measures ، اذ تم تقدير الانموذج المختلط بأستعمال نماذج مختلطة (معلميه ولا معلميه) عن طريق تقدير المتوسط الحدي والمتوسط الشرطي للانموذج المختلط الخطي وتم اجراء مقارنة بين افضلية هذه النماذج في الجانب التطبيقي الذي تضمن التطبيق العملي على بيانات سرعة الرياح في العراق حيث تم اخذ متوسطات شهرية لسرعة الرياح على مدى عشرة سنوات. وتم اختيار ثمانية محطات ارصادية، والمحطات تم اختيارها بصورة عشوائية من بين جميع المحطات الموجوده في العراق ، لذا فأن المحطات سوف تمثل التأثير العشوائي(المتغير العشوائي). و كل عنقود سيمثل محطة وبالتالي فأن هناك 12 مشاهدة لكل عنقود (محطة) ومجموعها سيكون 96 مشاهدة لكل البيانات ، وتم المقارنة بين أفضلية النماذج بأستعمال المعيار الاحصائي متوسط مربعات الخطأ (MSE)، وتبين من خلال التطبيق العملي للتقدير المعلمي ان الانموذج بأضافة حد عشوائي (الانموذج الثاني) أفضل من الأنموذج الأول (بدون إضافة حد عشوائي) في تقدير المتوسط الحدي والمتوسط الشرطي لبيانات سرعة الرياح للمحطات بصورة عامة، وللتقدير اللامعلمي تبين من خلال التطبيق العملي للنماذج اللامعلميه ان الانموذج المختلط الموضعي الشرطي افضل من الانموذج المختلط الموضعي الحدي في تقدير المتوسطات الحدية والشرطية للانموذج المختلط الخطي للمحطات بصورة عامة ،وعند عمل مقارنة لمعرفة أي أنموذج يمثل المتوسط الحدي للانموذج المختلط تبين ان الانموذج المختلط الموضعي الحدي افضل من الانموذج المختلط الموضعي الشرطي في تقدير المتوسط الحدي لجميع المحطات عدا المحطة الخامسة التي بينت نتائجها افضلية الانموذج المختلط الموضعي الشرطي في تقدير المتوسط الحدي للانموذج المختلط ويرجع السبب في تفاوت اختلاف النماذج الى طبيعة البيانات في كل محطة والعوامل المؤثرة عليها وعند عمل مقارنة على اساس جميع المحطات لمعرفة أي أنموذج يمثل المتوسط الحدي تبين ان الانموذج المختلط الموضعي الحدي افضل من الانموذج المختلط الموضعي الشرطي في تقدير متوسط سرعة الرياح للمحطات بصورة عامة وذلك لانه يمتلك اقل قيمة لمتوسط مربعات الخطأ MSE.


Article
تحليل التغاير لتجارب بتسجيل أكثر من مشاهدة للقطعة التجريبية

Author: أ.م.د. لقاء علي محمد
Journal: Al Kut Journal of Economics Administrative Sciences مجلة الكوت للعلوم الاقتصادية والادارية ISSN: 1999558X Year: 2016 Volume: 1 Issue: 22 Pages: 205-220
Publisher: Wassit University جامعة واسط

Loading...
Loading...
Abstract

AbstractHas the attempt in this research dealt with the subject of the possibility of making an analysis of covariance for experiments conducted by CRD (Complete Randomized Design) with more than one observation per experimental unit, communion with the analysis of the familiar situation with one observation per experimental unit. To the knowledge of the researcher there is not touched on this topic previously. Where it was presented the theoretical side and formulas that will be used in the analysis, and then the application in the agricultural sector on an experiment conducted by CRD with four observations per each experimental unit. After that the data collected was conducted according to the method presented in the theoretical side.

المستخلصتمت المحاولة في هذا البحث تناول موضوع مدى إمكانية إجراء تحليل التغاير لتجارب بتصميم تام التعشية , وبتسجيل أكثر من مشاهدة للقطعة التجريبية الواحدة. مستكملين التحليل للحالة المألوفة بإعتماد إستجابة واحدة للقطعة التجريبية. إذ أن هذا الموضوع لم يتم التطرق اليه على حد علم الباحث , حيث تم تقديم الجانب النظري والصيغ التي سيتم استعمالها في التحليل ومن ثم التطبيق في القطاع الزراعي على تجربة منفذة وفق تصميم تام التعشية سجل فيها اربعة مشاهدات لكل وحدة (قطعة) تجريبية . وبعد ان تم تهيأة البيانات (الإستجابات) تم إجراء التحليل وفق الطريقة التي عرضت استنادا الى ماجاء في الجانب النظري .


Article
مقارنة مقدرات عرض الحزمة (معلمة التمهيد) باستخدام الدوال اللبية في تحليل المركبات الرئيسية

Authors: لقاء علي محمد --- أمير علي عبود
Journal: Journal Of AL-Turath University College مجلة كلية التراث الجامعة ISSN: 20745621 Year: 2016 Issue: 20 Pages: 412-436
Publisher: Heritage College كلية التراث الجامعة

Loading...
Loading...
Abstract

Always Principal Component Analysis (PCA) used multivariate analysis with high dimensional data sets, often using Principal Component Analysis (PCA) to reduce these dimensions, The Principal Component Analysis (PCA) based on the study of the relationship between a group of high-dimensional variables and convert them to a new group of components,The principle component analysis based on study the relation between the high dimension variable group and transfer it to new groups of components Which summarizes the measured variables and be qualified to explain the most of the contrast of the original data , and it depends mainly on the calculation of the covariance matrix or correlation matrix but this analysis is affected by the nature of the data, it can be performed only after the covariance matrix achieve to the conditions before starting their own analysis. One of these condition is the linearity of data , Since the data of the phenomenon studied in this research do not achieve this status being characterized by non-linear feature, so it was resorting to the use of Kernel functions in the analysis of the principle components ,which is based on its calculated on the beginning identification (bandwidth) estimated in our research with variety methods ,are Least Squares Cross Validation (LSCV), biased crossing valid (BCV), Smoothed Cross-Validation (SCV) , Direct Plug-in Rule (DPI) . comparing these estimatore through the effective principle components numbers when their eigen values increasing more than one and corresponds from the ratio in explain the Total variance .

عند استخدام تحليل متعدد المتغيرات مع مجاميع البيانات ذات الابعاد العالية , غالباً ما نستخدم تحليل المركبات الرئيسية (PCA) لتقليص تلك الابعاد .حيث يعمل تحليل المركبات الرئيسية (PCA) على دراسة العلاقة بين مجموعة من المتغيرات عالية الابعاد وتحويلها الى مجموعة جديدة من المركبات والتي تلخص المتغيرات المقاسة وتكون مؤهلة لتفسير معظم التباين الكلي للبيانات الاصلية ويعتمد بصورة رئيسية على حساب مصفوفة التباين المشترك او مصفوفة الارتباط , الا ان هذا التحليل يتأثر بطبيعة البيانات ولا يمكن اجراءه الا بعد تحقيق مصفوفة التباينات للشروط الخاصة بها قبل البدء بالتحليل ومن هذه الشروط هي الخطية في البيانات وبما ان بيانات الظاهرة المدروسة في هذا البحث لا تحقق هذه الصفة كونها تتصف بخاصية اللاخطية عليه تم اللجوء الى استخدام دالة (RBF KERNEL) اللبية في تحليل المركبات الرئيسية, والتي تعتمد في حسابها على معلمة التمهيد (عرض الحزمة) وقدرت في بحثنا هذا بمجموعة من الطرق هي (مقدر المربعات الصغرى للعبور الشرعي (LSCV) , مقدر العبور الشرعي المتحيز (BCV) , مقدر العبور الشرعي الممهد (SCV) , مقدر قاعدة الملئ المباشر (PI) ) , وتطبيقها على البيانات الناتجة من تجارب المحاكاة لحجوم العينات المختلفة (صغيرة , متوسطة , كبيرة) , والمقارنة بين تلك المقدرات من خلال عدد المركبات الرئيسية الفعالة التي تزيد قيم الجذور الذاتية لها عن الواحد الصحيح وما يقابلها من النسبة في تفسير التباين الكلي .


Article
Multi – Linear in Multiple Nonparametric Regression , Detection and Treatment Using Simulation
التعدد الخطي في الأنحدار المتعدد اللامعلمي , الكشف و المعالجة بأستعمال المحاكاة

Authors: لقاء علي محمد --- صابرين حسين كاظم
Journal: journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية ISSN: 2227 703X / 2518 5764 Year: 2017 Volume: 23 Issue: 101 Pages: 495-503
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

ABSTRACT: It is the regression analysis is the foundation stone of knowledge of statistics , which mostly depends on the ordinary least square method , but as is well known that the way the above mentioned her several conditions to operate accurately and the results can be unreliable , add to that the lack of certain conditions make it impossible to complete the work and analysis method and among those conditions are the multi-co linearity problem , and we are in the process of detected that problem between the independent variables using farrar –glauber test , in addition to the requirement linearity data and the lack of the condition last has been resorting to the nonparametric regression and processor the problem using kernel ridge regression function and that depend on estimate band width ( smoothing parameter ) therefore has been resorting to two different ways to estimate the parameter and are Rule of thumb (RULE) and Bootstrap (BOOT) and comparison between those ways using the style of simulation .

المستخلص يعتبر تحليل الأنحدار هو الحجر الأساس لعلم الأحصاء , و الذي يعتمد في الغالب على طريقة المربعات الصغرى الأعتيادية Ordinary Least Square Method , لكن كما هو معروف ان الطريقة المذكورة انفآ لها عدة شروط كي تعمل بدقة و بنتائج يمكن الأعتماد عليها , اضافة الى إن عدم توفر بعض من شروطها يجعل من المستحيل اتمام العمل و تحليل النماذج و من ضمن تلك الشروط هي عدم وجود مشكلة التعدد الخطي ( Multi-CoLinearity ) و نحن في صدد الكشف عن وجود تلك المشكلة بين المتغيرات التوضيحية بأستعمال اختبار فيرار كلوبر, بالأضافة الى شرط خطية البيانات و لعدم توفر الشرط الأخير تم اللجوء الى الأنحدار اللامعلمي (Nonparametric Regression ) و معالجة المشكلة بإستعمال دالة انحدار الحرف اللبي Kernel Ridge Regression و التي تعتمد على تقدير عرض الحزمة (معلمة التمهيد) و لذلك تم اللجوء الى طريقتين مختلفتين لتقدير المعلمة التمهيدية و هما طريقة قاعدة الأبهام Rule of thumb ( RULE) و الطريقة التمهيدية Bootstrap (BOOT) و المقارنة بين تلك الطرق بأستعمال اسلوب المحاكاة .


Article
Estimate Kernel Ridge Regression Function in Multiple Regression
تقدير دالة انحدار الحرف اللبي في الأنحدار المتعدد اللامعلمي بأستعمال المحاكاة

Authors: لقاء علي محمد --- صابرين حسين كاظم
Journal: journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية ISSN: 2227 703X / 2518 5764 Year: 2018 Volume: 24 Issue: 103 Pages: 411-419
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

In general, researchers and statisticians in particular have been usually used non-parametric regression models when the parametric methods failed to fulfillment their aim to analyze the models precisely. In this case the parametic methods are useless so they turn to non-parametric methods for its easiness in programming. Non-parametric methods can also used to assume the parametric regression model for subsequent use. Moreover, as an advantage of using non-parametric methods is to solve the problem of Multi-Colinearity between explanatory variables combined with nonlinear data. This problem can be solved by using kernel ridge regression which depend on what so-called bandwidth estimation (smoothing parameters). Therefore, for this purpose two different methods were used to estimate the smoothing parameter (Maximum Likelihood Cross-Validation (MLCV) and Akaike Information Criterion (AIC)). Furthermore, a comparision between the previouse methods had been provided using simulation technique , and the method of Akaike Information Criterion (AIC) has been found to be the best for the Gaussian function .

المستخلص عادة ما يستعمل الباحثون بشكل عام و الأحصائيون بشكل خاص الأنحدار اللامعلمي عندما تعجز الطرائق المعلمية عن تحقيق غاياتهم في تحليل النماذج بدقة معينة , و من ثم تكون هذه الطرائق غير مجدية لذلك يتم اللجوء الى الطرائق اللامعلمية لسهولة برمجتها حاسوبيا , كما ويمكن أن تستعمل الطرائق اللامعلمية لأفتراض النموذج المعلمي للأنحدار لأستعماله لاحقآ , و من ضمن استعمالات الطرائق اللامعلمية هي معالجة احدى مشاكل الأنحدار , ألا وهي مشكلة التعدد الخطي Multi-Colinearity Problem بين المتغيرات التوضيحية عند اقترانها بمشكلة لاخطية البيانات Nonlinear Data , و ذلك بإستعمال دالة انحدار الحرف اللبي Kernel Ridge Regression (KRR) , والتي تعتمد على تقدير عرض الحزمة ( او ما تسمى بمعلمة التمهيد smoothing parameter) Bandwidth و لذلك تم اللجوء الى طريقتين مختلفتين لتقدير المعلمة الأخيرة و هما طريقة الأمكان الأعظم للعبور الشرعي MLCV)) Maximum Likelihood Cross-Validation و طريقة معيار (AIC) AKaikeو المقارنة بين هاتين الطريقتين بأستعمال اسلوب المحاكاة و قد تم التوصل الى إن طريقة معيار (AIC) AKaikeهي الأفضل بالنسبة لدالة Gaussian .


Article
Comparison of Estimates Nonparametric In Multiple Regression Analysis Function (Gamma ,Beta)
مقارنة المقدرات اللامعلميه في تحليل الانحدار المتعدد لدالتي Gamma , Beta

Authors: لقاء علي محمد --- ميسم عبد النبي عبد الحسن
Journal: journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية ISSN: 2227 703X / 2518 5764 Year: 2018 Volume: 24 Issue: 108 Pages: 497-488
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Abstract:- The use of non-parametric models and subsequent estimation methods requires that many of the initial conditions that must be met to represent those models of society under study are appropriate, prompting researchers to look for more flexible models, which are represented by non-parametric models In this study, the most important and most widespread estimations of the estimation of the nonlinear regression function were investigated using Nadaraya-Watson and Regression Local Ploynomial, which are one of the types of non-linear capabilities and using Gamma Kernel, Beta Kernel functions compared with the Monti-Carlo simulation method Different variations and sizes of different samples. The simulation results using the Monti-Carlo method showed that the best estimate was Nadaraya-Watson and for all cases.

الملخص: ان استخدام النماذج اللامعلميه ومايتبعها من اساليب تقدير يتطلب وجود العديد من الشروط الأولية الواجب توفرها كي تمثل تلك النماذج المجتمع تحت الدراسه , تمثيلا مناسبا الامر الذي دفع الباحثين الى البحث عن نماذج اكثر مرونه والتي تمثلت هذه النماذج بالنماذج اللامعلميه. وفي هذا البحث تم استعراض المقدرات الاهم والاكثر انتشارا لتقدير دالة الانحدار اللامعلمي وذلك باستعمال Nadaraya-Watson وRegression Local Ploynomial والذان يمثلان احد انواع المقدرات اللامعلميه وباستعمال دوال النواة المترابطه Gamma Kernel ,Beta Kernelوتمت مقارنتها من خلال اسلوب المحاكاة باستعمال طريقة Monti-Carlo فضلا عن استعمال تباينات مختلفة وحجوم عينات مختلفة. ومن خلال النتائج المحاكاة باستعمال طريقة Monti-Carlo تبين ان افضل مقدر كان Nadaraya-Watson ولجميع الحالات.


Article
مقارنة بعض طرائق تقدير المعلمة التمهيدية لدوال اللب لمتعدد المتغيرات و توظيفها في الدوال التمييزية بأسلوب المحاكاة

Loading...
Loading...
Abstract

AbstractIn this research we presented An idea of the kernel discriminant analysis by using some methods estimation of smoothing parameter (bandwidth), as was the use of two methods that the most frequently used by researchers ( cross-validation and plug-in ), and for several experiments to the selection of bandwidth matrix (H) optimized and using in kernel density estimation (KDE) , then employ them in kernel discriminant analysis approach from A common allocation rule and is the kernel discriminant rule and comparison between the methods of estimating the smoothing parameter appropriate in the kernel discriminant analysis and finding the best method with based on two criteria: mean integrated square error(MISE) and misclassification rate((MR) ̂) , Has been reached that method (KDA- LSCV) proved their efficiency in estimate misclassification rate and mean integrated square error.

الملخص في هذا البحث تم تقديم فكرة التحليل التمييزي اللبي (KDA) بإستعمال بعض طرائق تقدير المعلمة التمهيدية (عرض الحزمة ), اذ تم استعمال اثنين من طرائق التقديرالاكثر شيوعا من قبل الباحثين و هما : طريقة (cross-validation ) وطريقة ( plug-in ) ولعدة تجارب لأختيار مصفوفة المعلمة التمهيدية (عرض الحزمة ) H المثلى واستعمالها في تقدير الكثافة اللبية (KDE) ومن ثم توظيفها في اسلوب التحليل التميزي (KDA) من خلال القاعدة المشتركة للمجموعات وهي قاعدة التمييز اللبي KDR)) والمقارنة بين طرائق تقدير المعلمة التمهيد المناسبة في اسلوب التحليل التمييزي اللبي و التوصل الى افضل طريقة بالاعتماد على المعيارين:متوسط مربع الخطأ التكاملي (MISE) و نسبة خطأ التصنيف ((MR) ̂) ،وقد تم التوصل بأن طريقة (KDA- LSCV) اثبتت كفاءتها في تقدير أقل نسبة خطأ التصنيف و تقدير متوسط مربع خطأ التكاملي .

Keywords

Listing 1 - 10 of 11 << page
of 2
>>
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (11)


Language

Arabic and English (6)

Arabic (5)


Year
From To Submit

2018 (2)

2017 (1)

2016 (2)

2015 (1)

2014 (2)

More...