Search results:
Found 11
Listing 1 - 10 of 11 | << page >> |
Sort by
|
In this work, we have describe the application of kronecker product operation to interpolation the functions of higher dimensions ( 3 and 4-variables function) by using least square method . Several examples are given to illustrate which is used to define and specialize the method. A comparison between the exact function and interpolation function depending on least square errors.
في هذا العملِ، نَصِفُ تطبيقَ عملية ضرب كرونكر لبناء الدوال ، ذات الأبعادِ العليا (دوال ل 3 و 4 متغيّرات) باستعمال طريقةِ المربّعات الصغرى.عدة أمثلة أعطيت بشكل خاص لتوضيح التطبيقات التي استعملت لتعريف الطريقة. المقارنة بين الدالة المضبوطةِ والدالة المبنية اعتمد على أقلّ الأخطاءِ المربّعةِ.
The main purpose of this work is to propose an approximate method to solveintegral equation with multiple time lags (IEMTL) namely least squares methodwith aid of Chebyshev polynomials of (first, second, third, and fourth)kinds.Example is given as an application of least squares method with aid of four kindsof Chebyshev polynomials.
الغرض الاساسي لهذا العمل هو اقتراح طريقة تقريبية لحل معادلات تكاملية ذات زمن متعددالتباطؤتسمى بطريقة المربعات الصغرى بأستخدام متعددات حدود شبيشيف للانواع (الاولى , الثانية ,الثالثة والرابعة).أعطاء مثال كتطبيق لطريقة المربعات الصغرى مع أنواع متعددات حدود شبيشيف
Keywords:-Integral Equation --- time lag --- Least squares method --- Chebychev polynomials
There are many errors in GPS such as ionosphere effects which represents as atmospheric effects, multi path, satellite geometry, satellite and receiver clock errors and human error…etc. Therefore, to estimate of an error of GPS or adjust observation is to repeat observation or use the method of least squares to get optimum observation or best estimate. For this purpose, ten observations for one point or of the same point at the University of Baghdad near by the Department of Astronomy using the Garmine GPS navigator, (UTM projection, WGS-84 Datum) has shown an accuracy of (15-100) m [1]. Many mathematical processes were used to estimate results written by MATLAB language. In this paper the error was 3854m2 for easting direction, 4496 m2 for northing direction.
هناك العديد من الأخطاء في نظام التموضع العالمي مثل تأثيرات ايونسفير التي تتمثل بتأثير الاتموسفير , تعدد المسار,هندسة الأقمار و أخطاء ساعة القمر و المستلم وكذلك أخطاء الإنسان... الخ . لذلك نستخدم تكرار الرصد أو نستخدم طريقة المربعات الاقل لتخمين خطأ نظام التموضع العالمي أو تعديل الرصد لنحصل على الرصد الأمثل. وقد استخدمت عشر رصدات لنقطة واحدة في حرم جامعة بغداد قرب قسم الفلك باستخدام كارمن الملاحي , استخدام لغة الماتلاب في كتابة العديد من العمليات الرياضية التي استخدمت في البحث لحساب النتائج, وتم تقدير الخطأ تقريبا ب (3854 م2) باتجاه الشرق وب( 4496 م 2 ) باتجاه الشمال.
GPS --- least squares method --- GPS --- طريقة المربعات الاقل
Abstract:The problem of find approximate solution for the first order linear ordinary delay differentialequations by using two of the special cases of the weighted residual method which are the leastsquares method and Petrov-Galerkin method with compare between these methods for which the bestapproximate solution near to the exact solution, also numerical applications are considered in thiswork.
This paper deals with estimation of the reliability system in the stress- strength model of the shape parameter for the power distribution. The proposed approach has been including different estimations methods such as Maximum likelihood method, Shrinkage estimation methods, least square method and Moment method. Comparisons process had been carried out between the various employed estimation methods with using the mean square error criteria via Matlab software package
Power distribution --- S-S Stress-Strength Reliability --- Maximum Likelihood --- Moment method --- Least Squares method --- Shrinkage method
The objective of the current study is to find the best mathematical models to calculate the estimated value of the ionization for the physical compounds of semiconductors based on the energy gap throughout using some numerical analysis methods as the least squares method. The best of its branches obtained is a nonlinear method of the second degree, we compare the new result with other methods and we obtained our new method is more accurate and efficiency. Another side we using some regression analysis methods as the regression method. The best of its branches obtained is a nonlinear method of the quadratic regression model.
الهدف من البحث ايجاد افضل النماذج الرياضية لحساب القيمة التقديرية لمقدار التأين للمركبات الفيزيائية لاشباه الموصلات بالاعتماد على فجوة الطاقة باستخدام بعض طرق التحليل العددي كطريقة المربعات الصغرى وحصلنا على احسن فروعها طريقة معادلة متعددة الحدود اللاخطية من الدرجة الثانية وقارنا النتائج الجديدة مع الطرق الاخرى وحصلنا على طرق اخرى اكثر كفاءة ومن جهة اخرى استخدمنا بعض طرق التحليل الاحصائي كطريقة الانحدار وحصلنا على احسن فروعها نموذج الانحدار اللاخطي التربيعي
Mathematical model --- the least squares method --- nonlinear statistical regression method --- ionization --- energy gap.
The adjustment of observation is an important applications in the remote sensing and the geodesy. for this purpose , nineteen control ground points at the University of Baghdad, navigated by Garmine GPS navigator (UTM projection, WGS-84 Datum) has accuracy about (15-100) m and measured by the Total Station Leica 1200. The configuration of set data or these control ground points were a full curve in the real world. In this paper, the none liner Least-Squares Estimation Method (NLLSEM) has been used to estimate parameters of the quadratic function and to test configuration of the points . The quadratic function for total station and GPS, have been compared and many mathematical processes have been written by MATLAB language. The quadratic function of best fit for total station : y(x)=-0.38*x2+3.4e+005*x-7.4e+010 with accuracy 3.7422e+019 m2 but for GPS :y(x)=-0.24*x2+2.1e+005*x-4.7e+010 with accuracy 1.0336e+019 m2.
تعديل الرصد من التطبيقات المهمة في التحسس النائي وعلم الارض . لهذا الغرض تسعة عشر نقاط تحكم ارضي في حرم جامعة بغداد, ملحت بنظام التموضع العالمي كارمن الملاحي الذي له دقة حوالي (15-100) mو قيست بالمحطة المتكاملة لايكا 1200. شكل او هيئت مجموعة النقا ط او نقاط التحم الارضي كان منحني بالتمام في العالم الحقيقي. في هذه الورقة, استخدمت طريقة اقل المربعات الغير خطية لحساب معاملات معادلة من الدرجة الثانية لاختبار شكل النقاط . قرنت معادلة الدرجة الثانية للمحطة المتكاملة ونظام التموضع العالمي. هناك العديد من العمليات الرياضية استخدمت لاستخراج النتائج كتبت بلغة الماتلاب , بحيث اعطت دقة للمحطة المتكاملة (3.7422e+019) m2 ولنظام التموضع العالمي((1.0336e+019 m2.
Total Station --- The quadratic Function --- Least-Squares Method --- GPS --- MATLAB --- المحطة المتكاملة --- الدالة التربيعية --- طريقة اقل المربعات --- نظام التموضع العالمي --- ماتلاب
This paper some of different methods to estimate the parameters of the 2-Paramaters Weibull distributionsuch as (Maximum likelihood Estimation, Moments, Least Squares, Term Omission). Mean square error will beconsidered to compare methods fits in case to select the best one. There by simulation will be implemented to generatedifferent random sample of the 2-parameters Weibull distribution, those contain (n=10, 50, 100, 200) iteration each1000 times.
Maximum likelihood estimation --- Method of moments --- least squares method --- Mean-standard deviation method --- Power density method --- Term omission method --- Mean squared error.
In this research work an attempt has been made to investigate about the Robustness of the Bayesian Information criterion to estimate the order of the autoregressive process when the error of this model, Submits to a specific distributions and different cases of the time series on various size of samples by using the simulation, This criterion has been studied by depending on ten distributions, they are (Normal, log-Normal, continues uniform, Gamma , Exponential, Gamble, Cauchy, Poisson, Binomial, Discrete uniform) distributions, and then it has been reached to many collection and recommendations related to this object , when the series residual variable is subject to each ( Poisson , Binomial , Exponential , Discrete uniform , continues uniform, log-Normal ) distributions , then robust Bayesian criterion to estimate the order of the autoregressive process high if the Non- stationary Time , began decreases as the sample size increases those subject to a random path and when the series residual variable is subject to each they are (Gamma, Gamble, Cauchy ) distributions then robust Bayesian criterion if the decreases as the sample size at Non- stationary Time Series and increases as the sample size increases, and the greater robust the size of the sample of those subject to a random path .
المستخلص في هذا البحث تمت المحاولة للتحري عن حصانة معيار بيز (Bayesian Information Criterion) (BIC) في تقدير درجة انموذج الانحدار الذاتي عند خضوع خطأ هذا الانموذج لتوزيعات معينة ولحالات مختلفة للسلسلة الزمنية واحجام مختلفة من العينات وذلك باستخدام المحاكاة ، حيث تم دراسة هذا المعيار بالاعتماد على عشرة توزيعات هي [التوزيع الطبيعي ،التوزيع اللوغاريتمي الطبيعي،التوزيع المنتظم المستمر، توزيع كاما، التوزيع الاسي، توزيع كامبل،توزيع كوشي، توزيع بواسون، توزيع ذي الحدين،التوزيع المنتظم المتقطع] ومن ثم التوصل الى انه عند خضوع متغير بواقي السلسلة لكل من توزيع بواسون ، ثنائي الحدين ، الأسي ، المنتظم المستمر ، المنتظم المتقطع ، اللوغارتمي الطبيعي فان حصانة معيار بيز لتقدير درجة أنموذج الانحدار الذاتي عالية في حالة كون السلسلة غير مستقرة على أن هذا المعيار حصين كلما قل حجم العينة عند السلسلة الزمنية غير المستقرة ويبدأ بالتناقص كلما قل كبر حجم العينة بتلك التي تخضع لمسار عشوائي ، في حين عند خضوع متغير بواقي السلسلة لكل من توزيع كاما ، كامبل ، كوشي فان معيار بيز حصين كلما قل حجم العينة عند السلسلة الزمنية غير المستقرة ويزداد حصانة كلما كبر حجم العينة بتلك التي تخضع لمسار عشوائي .
/ Autoregressive mode --- Bayesian criterion --- Auto Correlation Function --- Partial Auto Correlation Function --- Maximum Likelihood Method --- Least squares method --- Moment method . --- أنموذج الأنحدار الذاتي، معيار بيز، دالة الأرتباط الذاتي ، دالة الأرتباط الجزئي ، طريقة الأمكان الأعظم ، طريقة المربعات الصغرى ، طريقة العزوم .
The models of time series often suffer from the problem of the existence of outliers that accompany the data collection process for many reasons, their existence may have a significant impact on the estimation of the parameters of the studied model. Access to highly efficient estimators is one of the most important stages of statistical analysis, And it is therefore important to choose the appropriate methods to obtain good estimators. The aim of this research is to compare the ordinary estimators and the robust estimators of the estimation of the parameters of the Autoregressive with exogenous variable (ARX) model with the order of (1,1,1) using real data containing outliers, the order (1,1,1) has been used based on a number of criteria for determining the rank, which were explained in the thesis under construction. The study showed that the method employed The Least Trimmed Squares (LTS) method is the best method of estimation. The comparison was done using the Root Mean Square Error (RMSE), Mean Absolute Percentage Error (MAPE) and Expected Error Percentag (EEP), A test was also carried out to ascertain the accuracy of the model reached and then used to predict future values.
تعاني نماذج السلاسل الزمنية في اغلب الاحيان من مشكلة وجود القيم الشاذة التي ترافق عملية جمع البيانات ولأسباب عديدة والتي قد يسبب وجودها تأثيراً كبيراً على تقدير معلمات الأنموذج المدروس، حيث ان الحصول على مقدرات تمتلك كفاءة عالية يعتبر من اهم مراحل التحليل الاحصائي، وعليه يجب الاهتمام باختيار الطرائق المناسبة للحصول على مقدرات جيدة. وان الهدف من هذا البحث هو اجراء المقارنة بين المقدرات الاعتيادية والمقدرات الحصينة لتقدير معلمات أنموذج الانحدار الذاتي بوجود متغير خارجي (ARX) ذات الرتبة (1,1,1) باستعمال بيانات حقيقية تحتوي على القيم الشاذة حيث تم استعمال الرتبة (1,1,1) اعتماداً على عدد من معايير تحديد الرتبة والتي تم توضيحها ضمن الرسالة قيد الانشاء، وقد تبين لنا من خلال الدراسة ان الطريقة التي تم توظيفها وهي طريقة المربعات الصغرى المشذبة (LTS) هي افضل طريقة تقدير، حيث تمت عملية المقارنة باستعمال الجذر التربيعي لمتوسط مربعات الخطأ (RMSE) و متوسط مطلق الخطأ النسبي (MAPE) ونسبة الخطأ المتوقعة (EEP)، كما تم اجراء اختبار للتأكد من دقة الأنموذج الذي تم التوصل اليه وبعدها تم استعماله للتنبؤ بالقيم المستقبلية.
ARX --- The Outliers Detection --- Ordinary Least Squares Method --- Four-Step Instrumental Variables Method --- Two-Stage Weighted Least Squares Method --- Least Trimmed Squares Method --- Residual Auto-covariances Estimators. --- أنموذج الانحدار الذاتي بوجود متغير خارجي ARX --- ، الكشف عن القيم الشاذة، طريقة المربعات الصغرى الاعتيادية OLS --- ، طريقة المتغيرات المساعدة ذات الخطوات الاربعة 4SIV --- ، طريقة المربعات الصغرى الموزونة ذات المرحلتين 2SWLS --- ، طريقة المربعات الصغرى المشذبة LTS --- ، مقدرات التباينات الذاتية للبواقيRA --- .
Listing 1 - 10 of 11 | << page >> |
Sort by
|