research centers


Search results: Found 2

Listing 1 - 2 of 2
Sort by

Article
تقدير دالة الفاريوكرام للعملية العشوائية المكانية مع التطبيق

Authors: د.محمد نذير اسماعيل --- غادة يوسف اسماعيل
Journal: IRAOI JOURNAL OF STATISTICAL SCIENCES المجلة العراقية للعلوم الاحصائية ISSN: 1680855X Year: 2014 Volume: 14 Issue: 26 Pages: 20-50
Publisher: Mosul University جامعة الموصل

Loading...
Loading...
Abstract

في سياق تطبيقات الإحصاء المكاني وخاصة في منهجية التقدير أو التنبؤ عن متغير مكاني لظاهرة مكانية معينة تكون دالة الفاريوكرام أو دالة التغاير الذاتي من المعلمات المهمة جداً في حسابات هذا التنبؤ. وفي معظم التطبيقات تكون دالة الفاريوكرام هي الاساس في التنبؤ عند عدم اختيار فرضية الاستقرارية. في هذا البحث قدرت دالة الفاريوكرام للعملية العشوائية المكانية بواسطة طريقة المربعات الصغرى الموزونة. واعتبر مقدر دالة الفاريوكرام الذي اقترحه قبل الباحث (Matheron, 1963) لمتغير عشوائي مكاني نفترض له توزيع كاوسيان أو أي توزيعا معروفا آخر.حصلنا على الصيغة النهائية لمقدر المربعات الصغرى الموزونة لدالة الفاريوكرام بشكل معادلة غير تامة حيث تم تصغيرها والحصول على الحل النهائي لمقدر معلمات دالة الفاريوكرام النظرية بواسطة خوارزمية نيوتن رافسون التكرارية.تم تطبيق المقدر على مجموعتين من البيانات الحقيقية، المجموعة الاولى من داخل القطر والمجموعة الثانية من خارج القطر وحصلنا على نتائج مشجعة للغاية، إن جميع الخوارزميات في هذا البحث برمجت بواسطة نظامي ماتلاب ومابل.


Article
Variable selection in Poisson regression model using invasive weed optimization algorithm
اختيار المتغيرات في أنموذج انحدار بواسون باستخدام خوارزمية الاعشاب الضارة

Loading...
Loading...
Abstract

Variable selection is a very helpful procedure for improving prediction accuracy by finding the most important variables that are related to the response variable. Poisson regression model has received much attention in several science fields for modeling count data. Invasive weed optimization algorithm (IWO) is one of the recently efficient proposed nature-inspired algorithms that can efficiently be employed for variable selection. In this work, IWO algorithm is proposed to perform variable selection for Poisson regression model. Extensive simulation studies and real data application are conducted to evaluate the performance of the proposed method in terms of prediction accuracy and variable selection criteria. The results proved the efficiency of our proposed methods and it outperforms other popular methods.

يعد أنموذج انحدار بواسون واحداً من أهم نماذج الانحدار اللوغاريتمية الخطية, وهو الأداة التي يتم من خلالها نمذجة المتغير المعتمد عندما تكون قيم ذلك المتغير على شكل قيم قابلة للعد. وكغيره من سائر نماذج الانحدار, قد يحتوي الأنموذج على متغيرات مستقلة كثيرة ما يؤثر سلباَ في دقة الأَنموذج وبساطته في تفسير النتائج. تهدف هذه الدراسة إلى استخدام خوارزمية الأعشاب الضارة ومقارنتها مع طرائق أُخرى في اختيار المتغيرات في نموذج انحدار بواسون بآستخدام المحاكاة والبيانات الحقيقة وتم استخدام أسلوب مونت – كارلو في المحاكاة لتوليد بيانات تتبع نموذج انحدار بواسون تبعاً لعوامل مختلفة كحجم العينة، وعدد المتغيرات المستقلة. وتم الاعتماد على جانبين من جوانب تقييم أداء الطرائق المستخدمة: الأَول تقييم دقة التنبؤ، والثاني هو تقييم اختيار المتغيرات كمعيار للمقارنة، فقد أظهرت نتائج المحاكاة تفوق خوارزمية الأعشاب الضارة مقارنةَ بطرائق اختيار المتغيرات الأخرى. اضافة الى ذلك، وتم التطبيق على بيانات حقيقية جُمعت من مصابين بمرض العجز الكلوي المزمن، والذين يتعالجون بالغسيل الكلوي المستمر، وقد شخص حالة المرضى من قبل أطباء مختصون بالتعاون مع مستشفى ابن سينا التعليمي – وحدة الكلية الاصطناعية.

Listing 1 - 2 of 2
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (2)


Language

Arabic (1)

English (1)


Year
From To Submit

2019 (1)

2014 (1)