research centers


Search results: Found 8

Listing 1 - 8 of 8
Sort by

Article
استخدام الأسلوب الهجين MLR-GA للتكهن ببيانات التلوث الجو

Authors: فنار عبد الرزاق محمد نجيب --- أسامة بشير شكر الحنون
Journal: IRAOI JOURNAL OF STATISTICAL SCIENCES المجلة العراقية للعلوم الاحصائية ISSN: 1680855X Year: 2019 Volume: 16 Issue: 29عدد خاص بالمؤتمر الطلابي الاول Pages: 25-36
Publisher: Mosul University جامعة الموصل

Loading...
Loading...
Abstract

ان نمذجة جودة الهواء اكتسبت أهمية كبيرة في تلوث الهواء الجوي بسبب الآثار السلبية على البيئة وصحة الإنسان. في هذه الدراسة تم التطرق الى ملوثات الهواء التي كان لها تأثير مباشر على بيانات PM10 في الهواء. تم استخدام تسعة متغيرات التفسيرية من بيانات الارصاد الجوية على مدى ثلاث سنوات في تطبيق نماذج الانحدار الخطي المتعدد. حيث كان تحليل البيانات لهذه الفترة صعب التكهن مما ادى الى وجوب النظر في البيانات على انها بيانات ذات فصول موسمية و بذلك تم استخدام اسلوب التراصف الزمني Time-Stratified (TS). في هذه الدراسة تم اقتراح استخدام نموذج الانحدار الخطي المتعدد Multiple Linear Regression (MLR) من الطرق الأكثر شيوعا لدراسة مثل هكذا عدد كبير من المتغيرات كما وتم اقتراح استخدام الخوارزمية الجينية Genetic Algorithm (GA)لتقليل عدد المتغيرات مما يؤدي الى نتائج اكثر دقة. وكذلك اقترح استخدام الطريقة الهجينة MLR-GA. ومن خلال تقليل عدد المتغيرات التفسيرية فقد حسنت الخوارزمية الجينية أداء MLR عبر الطريقة الهجينة MLR-GA .


Article
Text Classification Based on Weighted Extreme Learning Machine

Journal: Ibn Al-Haitham Journal For Pure And Applied Science مجلة ابن الهيثم للعلوم الصرفة والتطبيقية ISSN: 16094042/25213407 Year: 2019 Volume: 32 Issue: 1 Pages: 197-204
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

The huge amount of documents in the internet led to the rapid need of text classification(TC). TC is used to organize these text documents. In this research paper, a new model isbased on Extreme Machine learning (EML) is used. The proposed model consists of manyphases including: preprocessing, feature extraction, Multiple Linear Regression (MLR) andELM. The basic idea of the proposed model is built upon the calculation of feature weights byusing MLR. These feature weights with the extracted features introduced as an input to theELM that produced weighted Extreme Learning Machine (WELM). The results showed agreat competence of the proposed WELM compared to the ELM.


Article
BUILDING MODEL TO PREDICT LABOUR PRODUCTIVITY USING MULTIPLE LINEAR REGRESSION TECHNIQUE FOR "FORMWORK CONCRETE COLUMNS"

Authors: Yasser S. Nassar --- Tareq A. Khaleel
Journal: KUFA JOURNAL OF ENGINEERING مجلة الكوفة الهندسية ISSN: 25230018 Year: 2019 Volume: 10 Issue: 2 Pages: 12-26
Publisher: University of Kufa جامعة الكوفة

Loading...
Loading...
Abstract

The productivity rate is the main indicator for the development of construction projects for any developed country. The main goal of this paper is to evolve a mathematical model by using the multiple linear regression technique to predict the rate of production of concrete column molds. This is because the currently used methods in estimating productivity, such as the methods that rely on personal experience and old data, are traditional methods characterized by inaccuracy. So, there was a need to adopt new techniques to estimate the construction productivity in an accurate, fast, and easy way. In this study, eleven factors were identified which are the most affecting factors on construction productivity. They are considered independent variables that affect the productivity rate of the item column formworks. The dependent variable is the construction productivity. The work measurement form was designed for the purpose of collecting real initial data from the site. This model is based on 36 samples of data collected from various projects of Multi-story buildings for residential and commercial buildings, which are used to build the model and verify its performance. From the results of the multiple linear regression MLR results, an equation was derived to calculate the construction productivity of the column formworks. It was found that the multi-linear regression model provides a very good predictability of productivity (82.31%), and the correlation coefficient (R%) was 97.15%. The results showed that the relationship between the independent variables for "the built-in model is very good, and the values"calculated from the prediction model are commensurate with actual data".


Article
Detecting Outliers In Multiple Linear Regression
اكتشاف القيم الشاذة في الانحدار الخطي المتعدد

Author: إيهاب عبد السلام محمود
Journal: journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية ISSN: 2227 703X / 2518 5764 Year: 2011 Volume: 17 Issue: 64 Pages: 9-41
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Abstract :
It is well-known that the existence of outliers in the data will adversely affect the efficiency of estimation and results of the current study. In this paper four methods will be studied to detect outliers for the multiple linear regression model in two cases : first, in real data; and secondly, after adding the outliers to data and the attempt to detect it. The study is conducted for samples with different sizes, and uses three measures for comparing between these methods . These three measures are : the mask, dumping and standard error of the estimate.

من المعروف ان وجود القيم الشاذة في البيانات يؤثر سلبا على كفاءة التقديرات والنتائج للدراسة الموضوعة, وفي هذا البحث سيتم دراسة (4) طرائق لاكتشاف القيم الشاذة لنموذج الانحدار الخطي المتعدد ولحالتين: لبيانات حقيقية والحالة الثانية بعد اقحام قيم شاذة للبيانات ومحاولة كشفها، وقد تمت الدراسة باحجام عينات مختلفة واعتماد (3) مقاييس للمقارنة بين هذه الطرائق هي: القناع, الاغراق والخطأ المعياري للتقدير .


Article
Modeling sequential preparation with rheumatoid tonsils in Nineveh for the period 2004-2009
نمذجة متسلسلة اعداد المصابين بالتهاب اللوزتين في محافظة نينوى للمدة من 2004-2009

Authors: ظافر رمضان البدراني --- عمر سالم ابراهيم --- احصائي نورا سهيل اسماعيل
Journal: journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية ISSN: 2227 703X / 2518 5764 Year: 2016 Volume: 22 Issue: 92 Pages: 438-451
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

In this research will be treated with a healthy phenomenon has a significant impact on different age groups in the community, but a phenomenon tonsillitis where they will be first Tawfiq model slope self moving averages seasonal ARMA Seasonal through systematic Xbox Cengnzla counter with rheumatoid tonsils in the city of Mosul, and for the period 2004-2009 with prediction of these numbers coming twelve months, has found that the specimen is the best representation of the data model is the phenomenon SARMA (1,1) * (2,1) 12 from the other side and explanatory variables using a maximum temperature and minimum temperature, solar brightness , evaporation, rainfall, wind speed, air pressure, for the same period the previous possible modeling preparation with rheumatoid tonsils and in the method of multiple regression, and then compare the results to predict the two models where given methodology X box Jenkins better results in the prediction of the linear regression multi-depending on the standard of the average errors absolute MAE, and these results can help decision makers to develop appropriate strategies to deal with this disease to reduce the preparation of the injured and provide the prerequisites for appropriate treatment.

في هذا البحث سيتم التعامل مع ظاهرة صحية لها اثر كبير على مختلف الفئات العمرية في المجتمع الا وهي ظاهرة التهاب اللوزتين حيث ستتم نمذجة اعداد المصابين بهذه الظاهرة كانموذج انحدار حركي من خلال توفيق أنموذج انحدار ذاتي ومتوسطات متحركة موسمي ARMA Seasonal باستخدام منهجية بوكس جنكنز لاعداد المصابين بالتهاب اللوزتين في مدينة الموصل وللفترة 2004- 2009 مع التنبؤ بهذه الظاهرة لا ثنى عشر شهرا قادما ، وقد وجد ان الانموذج الافضل في تمثيل بيانات الظاهرة هو SARMA (1,1)*(2,1)12¬¬ من جانب اخر تمت النمذجة باستخدام المتغيرات التوضيحية المؤثرة على ظاهرة البحث وهي درجة الحرارة العظمى ودرجة الحرارة الصغرى والسطوع الشمسي والتبخر ومعدل الامطار وسرعة الرياح، الضغط الجوي، ولنفس المدة السابقة حيث امكن نمذجة اعداد المصابين بالتهاب اللوزتين باعتماد طريقة الانحدار الخطي المتعدد ، وقد اعطت منهجية بوكس جنكنز نتائج افضل في التنبؤ من الانحدار الخطي المتعدد بالاعتماد على معيار متوسط الاخطاء المطلقة MAE, وهذه النتائج يمكن ان تساعد متخذي القرار على وضع الاستراتيجيات المناسبة في التعامل مع هذا المرض لتقليل اعداد المصابين وتهيئة مستلزمات العلاج الملائمة.


Article
Using Some Robust Methods For Handling the Problem of Multicollinearity
استعمال بعض الطرائق الحصينة في معالجة مشكلة التعدد الخطي

Authors: ghfraan esmaeel غفران اسماعيل كمال --- saif alimam سيف الامام سعدي خزعل
Journal: journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية ISSN: 2227 703X / 2518 5764 Year: 2019 Volume: 25 Issue: 112 Pages: 500-514
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

The multiple linear regression model is an important regression model that has attracted many researchers in different fields including applied mathematics, business, medicine, and social sciences , Linear regression models involving a large number of independent variables are poorly performing due to large variation and lead to inaccurate conclusions , One of the most important problems in the regression analysis is the multicollinearity Problem, which is considered one of the most important problems that has become known to many researchers , As well as their effects on the multiple linear regression model, In addition to multicollinearity, the problem of outliers in data is one of the difficulties in constructing the regression model , Leading to adverse changes when taking linear regression as a basis for hypothesis testing .In this paper, we present some robust methods for estimating the parameters of the multiple linear regression model, a ridge regression method for based on the LTS estimator and Liu method for based on the LTS estimator, Using the simulation, these two methods were compared according to the mean squares error (MSE) , The comparison showed that the Liu-LTS method is the best in estimating the parameters of the multiple linear regression model.

يعد أنموذج الانحدار الخطي المتعدد من نماذج الانحدار المهمة التي اجتذبت العديد من الباحثين في مجالات مختلفة منها الرياضيات التطبيقية والاعمال والطب والعلوم الاجتماعية , ان نماذج الانحدار الخطية التي تتضمن عدد كبير من المتغيرات التوضيحية تكون ذات اداء ضعيف بسبب كبر التباين فضلا عن ذلك تؤدي الى استنتاجات غير دقيقة , ان احدى المشاكل المهمة في تحليل الانحدار مشكلة تعدد العلاقة الخطية حيث تعتبر واحده من اهم المشاكل التي اصبحت معروفة لدى العديد من الباحثين وكذلك تأثيراتها على أنموذج الانحدار الخطي المتعدد الى جانب تعدد العلاقة الخطية مشكلة القيم الشاذة في البيانات التي تعتبر احدى الصعوبات في بناء أنموذج الانحدار , مما يؤدي الى تغيرات عكسية عند اتخاذ الانحدار الخطي كأساس لأجراء اختبارات الفروض .نستعرض في هذا البحث بعض الطرائق الحصينة لتقدير معلمات أنموذج الانحدار الخطي المتعدد وهي طريقة انحدار الحرف بالاعتماد على مقدر المربعات الصغرى المشذبة (Ridge-LTS) وطريقة (Liu) بالاعتماد على مقدر المربعات الصغرى المشذبة (, (Liu-LTS ومن خلال استخدام المحاكاة تمت اجراء المقارنة بين هاتين الطريقتين وفق معيار المقارنة متوسط مربعات الخطأ (MSE) , واتضح من خلال المقارنة ان طريقة ((Liu-LTS هي الافضل في تقدير معلمات أنموذج الانحدار الخطي المتعدد .


Article
A simulation study is used to examine the robustness of some estimators on a multiple linear regression model with problems of multicollinearity and non-normal errors
مقارنة طرق تقدير معالم نموذج الانحدارفي حالة ظهور مشكلة التعدد الخطي والقيم الشاذة

Authors: غفران اسماعيل كمال --- نزار مصطفى جواد
Journal: journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية ISSN: 2227 703X / 2518 5764 Year: 2009 Volume: 15 Issue: 55 Pages: 153-166
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

A simulation study is used to examine the robustness of some estimators on a multiple linear regression model with problems of multicollinearity and non-normal errors, the Ordinary least Squares (LS) ,Ridge Regression, Ridge Least Absolute Value (RLAV), Weighted Ridge (WRID), MM and a robust ridge regression estimator MM estimator, which denoted as RMM this is the modification of the Ridge regression by incorporating robust MM estimator . finialy, we show that RMM is the best among the other estimators.

المستخلص
تستخدم المحاكاة لاختبار قوة وحصانة المقدرات لنموذج الانحدار المتعدد عند وجود مشاكل التعدد الخطي والاخطاء الغير طبيعية، وتم استخدام طرق للتقدير منها الاعتيادية والحصينة وهي طريقة المربعات الصغرى LSE، وانحدار الـ Ridge ، وطريقة القيمة المطلقة الصغرى RLAV والـ Ridge الموزون WRID وطريقة MM ومقدار انحدار الـ Ridge الحصين المعتمد على مقدار MM والذي يرمز له بالرمز RMM. ان RMM هي التعديل الى انحدار الـ Ridge المدمج مع مقدر MM الحصين. وقد وجد ان طريقة RMM هي افضل من الطرق الاخرى .


Article
Comparison of some robust methods in the presence of problems of multicollinearity and high leverage points
المقارنة بين بعض الطرائق الحصينة في ظل وجود مشكلتي تعدد العلاقة الخطية ونقاط الانعطاف العالية

Loading...
Loading...
Abstract

The multiple linear regression model of the important regression models used in the analysis for different fields of science Such as business, economics, medicine and social sciences high in data has undesirable effects on analysis results . The multicollinearity is a major problem in multiple linear regression. In its simplest state, it leads to the departure of the model parameter that is capable of its scientific properties, Also there is an important problem in regression analysis is the presence of high leverage points in the data have undesirable effects on the results of the analysis , In this research , we present some of the robust methods in the multiple linear regression model These methods include the (Jackknife Ridge regression) methods based on the (MM) estimator and the (GM2) estimator (Modified Generalized M-estimator) . Using the Monte Carlo simulation, the two methods were compared in accordance with the comparison criterion, the mean squares error (MSE) and sample sizes (n = 20, n = 50, n = 100) and different pollution ratios (τ = 5%, 15%) , The comparison shows that (RJGM2) is the best method for estimating the parameters of the multiple linear regression model, which has the lowest value for mean squares error (MSE) compared with the rest of the other estimations.Keywords : Multiple Linear Regression , Multicollinearity, high leverage point,

يعد أنموذج الانحدار الخطي المتعدد من نماذج الانحدار المهمة والمستعملة في تحليل البيانات لمختلف مجالات العلم وعلى نطاق واسع مثل الاعمال والاقتصاد والطب والعلوم الاجتماعية، ان تعدد العلاقة الخطية مشكلة كبيرة في الانحدار الخطي المتعدد اذ تؤدي في ابسط حالتها الى ابتعاد معلمات الأنموذج المقدرة على خصائصها العلمية وغالباً ما تعطي استنتاجات مظللة، ايضاً هناك مشكلة هامة في تحليل الانحدار هو وجود نقاط الانعطاف العالية في البيانات مما تؤدي الى تأثيرات غير مرغوب بها على نتائج التحليل .نستعرض في هذا البحث بعض الطرائق الحصينة في أنموذج الانحدار الخطي المتعدد ومن هذه الطرائق طريقتي انحدار الحرف لمقدر ال جاكنايف (Jackknife Ridge Regression) بالاعتماد على مقدر (MM) (MM-estimator) ومقدر (GM2) (Modified Generalized M-estimator)، ومن خلال استعمال المحاكاة بأسلوب مونت كارلو تمت اجراء المقارنة بين هاتين الطريقتين وفق معيار المقارنة متوسط مربعات الخطأ (MSE) ولحجوم عينات (n=100،n=50،n=20) ونسب تلوث مختلفة ، واتضح من خلال المقارنة ان طريقة ((RJGM2 هي الافضل في تقدير معلمات أنموذج الانحدار الخطي المتعدد و يمتلك اقل قيمة لمتوسط مربعات خطأ (MSE) مقارنة مع بقية المقدرات الأخرى .

Listing 1 - 8 of 8
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (8)


Language

Arabic and English (3)

Arabic (2)

English (2)


Year
From To Submit

2019 (5)

2016 (1)

2011 (1)

2009 (1)