نتائج البحث : يوجد 3

قائمة 1 - 3 من 3
فرز

مقالة
The impact of marital exercises in the development of motor response speed of handball goalkeepers for age (16-18 years)
أثر التمارين الزوجية في تطوير سرعة الاستجابة الحركية لحراس المرمى بكرة اليد لأعمار (16-18) سنة

المؤلف: م.م أحمد مهدي صالح
ﺎﻠﻤﺠﻟﺓ: Al-Fatih journal مجلة الفتح ISSN: 87521996 السنة: 2008 المجلد: 4 الاصدار: 34 الصفحات: 24-31
الجامعة: Diyala University جامعة ديالى - جامعة ديالى

Loading...
Loading...
الخلاصة

لأهمية تطوير سرعة الاستجابة الحركية لحارس مرمى كرة اليد كي يتمكن من الدفاع عن مرماه والتصدي للكرات القوية , من خلال التمرينات التي تعتمد على الزميل . وهدف البحث إلى أعداد مجموعة من التمارين الزوجية . لتطوير سرعة الاستجابة الحركية لحراس مرمى كرة اليد . وتطرق الباحث إلى بعض الدراسات النظرية والمشابهة ذات العلاقة بموضوع البحث . وأستخدم الباحث المنهج التجريبي ذات تصميم المجموعة الواحدة على عينة مكونة من (2)
حارسي مرمى منتخب تربية ديالى بأعمار (16-18) سنة . وفي ضوء نتائج البحث أستنتج الباحث أن هناك تطور في سرعة الاستجابة الحركية لحراس المرمى بكرة اليد نتيجة أاستخدام التمرينات الزوجية .

الكلمات المفتاحية


مقالة
استخدام الطرق المقلصة اللاخطية لتقدير مصفوفة التباين والتباين المشترك في البيانات عالية الابعاد مع تطبيق عملي ( الخصائص الكيميائية لتربة حوض النهر في محافظة واسط )

المؤلف: م.م.أحمد مهدي صالح
ﺎﻠﻤﺠﻟﺓ: Al Kut Journal of Economics Administrative Sciences مجلة الكوت للعلوم الاقتصادية والادارية ISSN: 1999558x السنة: 2016 الاصدار: 23 الصفحات: 206-218
الجامعة: Wassit University جامعة واسط - جامعة واسط

Loading...
Loading...
الخلاصة

When the dimensions the covariance matrix are relatively large to the sample size or when the dimensions of the matrix are close to the sample size or larger than it . There will be difficulties in finding a good estimation for it. Most Matrices with high dimension suffer from the difficulty of finding the inverse of theme. Therefore the classical methods of estimation such least squares or maximum likelihood will give biased estimators and far from its true value. This search aims at expanding usage of shrinkage estimation to estimate the covariance matrix in the case of using samples with large dimensions.We will estimate the covariance matrix by using (Oracle Estimator) and (Approximate Oracle Estimator) and make comparison among them based on (MMSE) minimum mean square errors. Here we make a simulated experiment with high dimensions samples with multiple sizes and calculate MMSE as the increasing in sample size to the large dimension of covariance Matrix and we get real high dimension data represent the chemical properties of soil in the river basin in Wasit state and use it as a part of the practical side of this search.

المستخلص عندما تكون ابعاد مصفوفة التباين والتباين المشترك كبيرة بالنسبة الى حجم العينة اي ان المصفوفة ذات ابعاد تكون قريبة الى حجم العينة او اكبر منها. ستكون هناك صعوبات في ايجاد تقدير جيد لها اذ ان اغلب المصفوفات بتلك الابعاد تعاني من صعوبة ايجاد المعكوس لهذه المصفوفات . لذلك فان طرق التقدير التقليدية مثل طريقة الامكان الاعظم او طريقة المربعات الصغرى ستعطي تقديرات متحيزة ويكون التقدير بعيدا عن قيمته الحقيقية في المجتمع. يهدف البحث الى التوسع في استخدام لمقدرات المقلصة لتقدير مصفوفة التباين والتباين المشترك في حالة استخدام عينات ذات ابعاد كبيرة .وهنا سيتم تقدير تلك المصفوفة باستخدام طريقتين والمقارنة فيما بينها بالاعتماد على اصغر مربعات خطاء. حيت تم استخدام مقدر الاوراكل ( Oracle Estimator ) كتقدير مقلص لمصفوفة التباين والتباين المشترك بالاضافة الى استخدام مقدر الاوراكل التقريبي ( Approximate Oracle Estimator) والمقارنة بينهما حيث تم اجراء محاكاة لاحجام عينات مختلفة وبابعاد كبيرة وحساب اصغر مربعات خطاء عند ازدياد حجم العينة بالنسبة الى ابعاد مصفوفة التباين والتباين المشترك كذلك تم الحصول على بيانات عالية الابعاد حقيقية لبعض الخصائص الكيميائية لتربة حوض النهر في محافظة واسط واستخدامها كجزء من التطبيق العملي للبحث.

الكلمات المفتاحية


مقالة
تطوير مقدر مقلص لتقدير مصفوفة التباين والتباين المشترك ذات الابعاد الكبيرة باستخدام الدوال المثلثية الزائدية ( الخصائص الكيميائية لتربة حوض دجلة في محافظة واسط)

المؤلف: م . م . أحمد مهدي صالح
ﺎﻠﻤﺠﻟﺓ: THE IRAQI MAGAZINJE FOR MANAGERIAL SCIENCES المجلة العراقية للعلوم الادارية ISSN: ISSN 10741818 السنة: 2017 المجلد: 13 الاصدار: 52 الصفحات: 227-245
الجامعة: Kerbala University جامعة كربلاء - جامعة كربلاء

Loading...
Loading...
الخلاصة

Abstract When the dimensions of the covariance matrix are relatively large compared with the sample size ; or when the dimensions of the matrix are close to the sample size or larger, There will be difficulties in finding a good estimation for it. Most Matrices with high dimension suffer from the difficulty of finding their inverse. Therefore, the classical methods of estimation such as maximum likelihood will give biased estimators and far from their true value. This research aims at expanding usage of shrinkage estimation to estimate the covariance matrix in the case of using samples with large dimensions.The covariance matrix will be estimated by using three methods. The Maximum Likelihood estimator MLE and the nonlinear shrinkage estimator Oracle, and the linear shrinkage estimator Lediot and Wolf (LW) and the Suggested Estimator and make comparison among them based on (MMSE) minimum mean square errors. Here, a simulated experiment with high dimensions samples was made with multiple sizes and calculated MMSE as the increasing in sample size to the large dimension of covariance matrix.As conclusions, the Suggested Estimator is perfect when the sample size is very small compared with the number of variables in it. Moreover, the Oracle estimator is working well when the sample size is fairly small to the number of variables in it while it has not cleared that the maximum likelihood estimator MLE and the (LW) have any goodness.

الملخص عندما تكون ابعاد مصفوفة التباين والتباين المشترك كبيرة بالنسبة الى حجم العينة اي ان المصفوفة ذات ابعاد تكون قريبة الى حجم العينة او أكبر منها. ستكون هناك صعوبات في ايجاد تقدير جيد لها اذ ان اغلب المصفوفات بتلك الابعاد ستعاني من صعوبة ايجاد المعكوس لهذه المصفوفات. لذلك فان طرق التقدير التقليدية مثل طريقة الامكان الاعظم ستعطي تقديرات متحيزة ويكون التقدير بعيدا عن قيمته الحقيقية. يهدف البحث الى التوسع في استخدام لمقدرات المقلصة لتقدير مصفوفة التباين والتباين المشترك في حالة استعمال عينات ذات ابعاد كبيرة. وهنا سيتم تقدير تلك المصفوفة باستعمال ثلاث طرق والمقارنة فيما بينها بالاعتماد على أصغر مربعات خطاء. تم استعمال مقدر الإمكان الأعظم MLE وكذلك مقدر غير خطي وهو مقدر الاوراكل Oracle Estimator وكذلك مقدر مقلص خطي وهو Lediot and Wolf Estimator LW والمقدر المقترح من لدن الباحث واجرينا محاكاة لأحجام عينات مختلفة وبأبعاد كبيرة وحساب أصغر مربعات خطاء عند ازدياد حجم العينة بالنسبة الى ابعاد مصفوفة التباين والتباين المشترك وتوصل الباحث الى ان المقدر المقترح يكون الافضل عندما يكون حجم العينة صغيراً بالنسبة الى عدد المتغيرات فيها وكذلك ان مقدر الاوراكل يعمل جيدا عندما يكون حجم العينة صغيرا نوعا ما الى عدد المتغيرات فيها بينما لم تتوضح اية افضلية لمقدر الإمكان الأعظم وكذلك مقدر LW.

الكلمات المفتاحية

قائمة 1 - 3 من 3
فرز
تضييق نطاق البحث

نوع المصادر

مقالة (3)


اللغة

Arabic (2)


السنة
من الى Submit

2017 (1)

2016 (1)

2008 (1)