research centers


Search results: Found 15

Listing 1 - 10 of 15 << page
of 2
>>
Sort by

Article
A Bayesian variable Selection Approach to Nonparametric Regression
أسلوب بيز لاختيار المتغيرات في الأنحدار اللامعلمي

Author: ظافر حسين رشيد
Journal: Al-Rafidain University College For Sciences مجلة كلية الرافدين الجامعة للعلوم ISSN: 16816870 Year: 2006 Issue: 19 Pages: 1-23
Publisher: Rafidain University College كلية الرافدين الجامعة

Loading...
Loading...
Abstract

the importance of study focuses on methods related to smoothing of Nonparametric Regression functions. This is for the purpose of producing the best methods convenient for various models. And for the Distribution Random error, in its Normal cases. Thus, the most important purpose of the research, is to find what the studies so far, have offered in the field of Nonparametric Regression. Also to find alternative or modified methods; which are reliable for the treatment of conditions of failure regarding the methods in use, as well as to alleviate the some methods, especially those related to Bayesian procedures. One of the most outstanding aims of the research focuses on the study of Nonparametric Regression using Bayesian variable selection. This suggests a modified technique to be reliable and of less complexity than the A simulation model has been performed for a number of models .To verify the performance of such methods, many criteria have been carried out.

تأتي أهمية البحث في دراسة طرائق متعلقة بتمهيد دوال الانحدار اللامعلمي بهدف إيجاد افضل الطرائق التي تلائم نماذج متنوعة لتوزيع الخطأ العشوائي بحالته الطبيعية. حيث أن أهم أهداف البحث هي بحث ما قدمته البحوث الحديثة في مجال الانحدار اللامعلمي. وأيضاً أيجاد طرائق بديلة أو محورة تكون كفوءة في معالجة حالات الإخفاق في جانب الطرائق المتناولة، فضلاً عن تقليل تعقيد بعض الطرائق خصوصاً ما يتعلق بأساليب بيز. كما أن إحدى أهم وابرز أهداف البحث المهمة تتمركز في بحث الانحدار اللامعلمي باستخدام أسلوب بيز لاختيار المتغيرات. وتقديم اقتراح أسلوب محور يكون كفوءاً واقل تعقيداً من الأسلوب قبل التحوير. وقد تم صياغة أنموذج محاكاة ولنماذج مختلفة وللتحقق من أداء هذه الطرائق تم استخدام عدة مقاييس.


Article
Nonparametric Shrinkage Estimator for Covariance Matrix Under Heterogeneity and High Dimensions Conditions

Author: Ahmed Mahdi Salih
Journal: Al Kut Journal of Economics Administrative Sciences مجلة الكوت للعلوم الاقتصادية والادارية ISSN: 1999558X Year: 2018 Volume: 1 Issue: 29 Pages: 19-28
Publisher: Wassit University جامعة واسط

Loading...
Loading...
Abstract

In this paper, we discuss different kinds of covariance matrix estimators and their behavior under the conditions of heterogeneity and high dimensions. Covariance matrix estimation that is well-conditioned matrix is very important procedure for many statistical applications which require that. Sometimes, the common estimator of covariance matrix - the sample covariance matrix- suffers from ill conditions and in many cases be invertible and without good qualities of estimator as dimensions of matrix go larger. Here, we view a shrinkage estimator for covariance matrix which is a combination of unbiased estimator and minimum variance estimator with different types of shrinkage factors parametric and non-parametric ones. Simulation study have been made by using Heterogeneous Autoregressive Process ARH(1) as a structure covariance matrix for population, moreover, a comparison has been made among different types of covariance estimators by using minimum mean square errors MMSE.


Article
estimating the nonparametric regression function study monotone nonparametric methods for
تقدير دالة الأنحدار اللامعلمي باستخدام بعض الطرائق اللامعلمية الرتيبة

Authors: ياسمين عبد الرحمن محمد --- دجلة ابراهيم
Journal: journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية ISSN: 2227 703X / 2518 5764 Year: 2008 Volume: 14 Issue: 50 Pages: 304-316
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

This research was concerning to study monotone nonparametric methods for estimating the nonparametric regression function (i.e treatment outlier) to achieve a monotone function (increasing or decreasing).So we will use the monotone methods to treatment outlier but after estimate the regression function with use kernel estimator (Nadarya - Watson) these methods are:-1- Mukerjee method takes averages of maximums and minimum of subsets of the data was used to adjust the initial kernel regression estimates and use the researcher special case when .2- Algorithm least square isotonic regression.In the experimental aspect comparison was done of which is the best methods through the simulation procedure using Mote Carlo method using five models.While in the application aspect practical application was done on data represent the measurements for blood pressure patients.In both aspects we use two of the important statistical measures which are Mean square error (MSE) and efficiency. We find through the application that the best method is Mukerjee method for general case as it has minimum Mean square error and maximum efficiency.

تم في هذا البحث دراسة الطرائق اللامعلمية الرتيبة لتقدير دالة الأنحدار اللامعلمي، ومعالجة القيم الشاذة الموجودة في دالة الأنحدار اللامعلمي لجعل الدالة رتيبة (متزايدة أو متناقصة).
لذا سنقوم أولاً بتقدير دالة الأنحدار اللامعلمي بإستخدام ممهد Kernel ومن ثم تطبيق الطرائق الرتيبة لجعل الدالة متزايدة إذ سنتناول ثلاث طرائق للتقدير:-
1- طريقة stern)-Mukerjee) إذ سيتم الأستفادة من الحدود الدنيا والحدود العليا للمجاميع الجزئية للبيانات لتعديل مقدر Kernel بإستخدام دالة تقلص (Shrunken).
2- إعتماداً على الطريقة الأولى سيتم أستخدام الحالة الخاصة لدالة التقلص (Shrunken) عندما بوصفها طريقة أخرى مستقلة عن الطريقة الأولى.
3- خوارزمية الأنحدار الرتيب ذو المربعات الصغرى (LSIR) لمعالجة القيم الشاذة.

وسيتم في هذا البحث مقارنة بين هذه الطرائق من خلال إيجاد متوسط مربعات الخطأ والكفاءة النسبية لكل مقدر ولكل أنموذج في الجانب التجريبي من خلال أسلوب محاكاة مونتي كارلو (Monte Carlo)، وتم ايضا مقارنة الطرائق من خلال التطبيق على بيانات لخمسة وعشرين مريضاً مصابين بضغط الدم (العالي والواطئ) وتم التوصل الى أن طريقة stern)-Mukerjee) هي الأفضل من بين الطرائق الأخرى


Article
مقارنة بعض طرائق الانحدار اللامعلمي الجمعي

Authors: خلود يوسف خمو --- ساندي قيس
Journal: Al-Nahrain Journal of Science مجلة النهرين للعلوم ISSN: (print)26635453,(online)26635461 Year: 2013 Volume: 16 Issue: 3 Pages: 62-77
Publisher: Al-Nahrain University جامعة النهرين

Loading...
Loading...
Abstract

In the absence of knowledge about the phenomenon was the experience for the first time or can not determine a causal relationship, or behavioral variables that link instead of the requirement to take the data template or form the described function phenomenon in advance are replaced with a more flexible manner so-called Nonparametric analysis.The expansion in the Spline Smoothing Situation from Single to multiple variables showed the problem of dimensionality because we must expand in the case of Cubic Spline Smoothing to the state of Thin Plate Spline and the method of analysis of this type of Splines difficult, especially if he had known extent of interaction and which can not be represented easily as needs a high level of analysis and programming and this was the idea of Additive Model models and especially that there are some algorithms to overcome the effect of dimensionality problem.Research aims to focus on the methods Nonparametric Additive Regression Methods (i.e., the case of binary variables) so that we avoid the problem of dimensionality and the algorithms used Backbiting and SIMEX, which combines simulation and interpolation, and comparison between the algorithms using the standards of existing and other proposed criterion MGCV, using many of the simulation experiments and variations and sizes of samples different, in addition to the application of algorithms on real data about water pollution and the adoption of the model that best fits the data, which gives the less comparison criteria.

في حالة غياب المعرفة عن الظاهرة كان تقوم التجربة لإول مرة او لا يمكن تحديد العلاقة السببية او السلوكية التي تربط المتغيرات فبدلا من اشتراط ان تأخذ البيانات قالباً او شكلاً دالياً يوصف الظاهرة بشكل مسبق يتم استبدال ذلك بإسلوب اكثر مرونة يدعى التحليل اللامعلمي.ان التوسع في الشرائح التمهيدية من الحالة أحادية الى الحالة متعددة المتغيرات أظهر مشكلة البعديةCurse of Dimensionality اذ يجب التوسع في حالة الشرائح التمهيدية من التكعيبية Cubic Smoothing Spline الى الحالة Thin Plate Spline. كما ان أسلوب تحليل مثل هذا النوع من الشرائح صعب خاصة لو علم حد التفاعل والذي لا يمكن تمثيله بسهولة كما يحتاج الى مستوى عالي من التحليل والبرمجة ولهذا كانت فكرة النماذج الجمعية Additive Model وخصوصاً وان هناك بعض الخوارزميات التي تتجاوز مشكلة البعدية.يهدف البحث الى التركيز على طرائق الانحدار اللامعلمي الجمعي (اي حالة ثنائية المتغيرات) بحيث نتلافى مشكلة البعدية وكانت الخوارزميات المستخدمة Backbiting و SIMEX التي تجمع بين المحاكاة والاستكمال ثم المفاضلة بين الخوارزميات باستعمال معايير موجودة واخرى مقترحة كمعيار MGCV وذلك باستخدام العديد من تجارب المحاكاة وتباينات وحجوم عينات مختلفة، إضافة لتطبيق الخوارزميات على بيانات واقعية عن تلوث المياه واعتماد الانموذج الذي يناسب بيانات المياه والذي يعطي اقل معيار مقارنة.


Article
Estimate reliable function of nonparametric methods in the case of surveillance data accumulated
تقدير دالة المعولية بالطرائق اللامعلمية في حالة البيانات المراقبة "المتجمعة"

Author: Bashir Faisal Mohammed بشير فيصل محمد
Journal: JOURNAL OF MADENAT ALELEM COLLEGE مجلة كلية مدينة العلم الجامعة ISSN: 2073,2295 Year: 2014 Volume: 6 Issue: 1 Pages: 54-62
Publisher: City College of Science University كلية مدينة العلم الجامعة

Loading...
Loading...
Abstract

This research aims to estimate reliable function of nonparametric methods (Simple Actuarial Method, Standard Actuarial Method and Weighted Kaplan – Meier Method) in the case of surveillance data (accumulated), and analyze the results of the methods to reach the best method of nonparametric through using of disaggregated data real Babylon (1) Laboratory machines of liquid batteries that depending onthe ratio of the standard error of measurement.

يهدف البحث الى تقدير دالة المعولية بالطرائق اللامعلمية (طريقة التأمين البسيطة, طريقة التأمين القياسية, طريقة كابلن-مير الموزونة) في حالة البيانـــات المراقبة (المتجمعة), وتحليل نتائج الطرائق للتوصل إلى أفضل طريقة لامعلمية من خلال استخدام بيانات مبوبة حقيقية لمكائن معمل بابل (1) للبطاريات السائلة بالاعتماد على قياس نسبة الخطأ المعياري.


Article
Compared with Genetic Algorithm Fast – MCD – Nested Extension and Neural Network Multilayer Back propagation
مقارنة بين الخوارزمية الجينية Fast – MCD – Nested Extension والشبكة العصبية الارجاعية (الارتدادية ) Back Propagation

Authors: صباح منفي --- فاطمة عبد الحميد
Journal: journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية ISSN: 2227 703X / 2518 5764 Year: 2016 Volume: 22 Issue: 89 Pages: 381-395
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

The study using Nonparametric methods for roubust to estimate a location and scatter it is depending minimum covariance determinant of multivariate regression model , due to the presence of outliear values and increase the sample size and presence of more than after the model regression multivariate therefore be difficult to find a median location . It has been the use of genetic algorithm Fast – MCD – Nested Extension and compared with neural Network Back Propagation of multilayer in terms of accuracy of the results and speed in finding median location ,while the best sample to be determined by relying on less distance (Mahalanobis distance)has the study showed the efficiency of neural network in application which represented less distance and smaller determinant matrix of variance covariance compared with sample of Fast – MCD – Nested Extension . As for practical side has been 9 kinds of chemical and physical indicators for water pollution, the research covered all the provinces of Iraq except Kardistan region and ten month of the year in 2013 and sample size of 898

تناول البحث استخدام الطرق اللامعلمية الحصينة في تقدير موقع الوسيط وذلك بالاعتماد على اصغر محدد لمصفوفة التباين والتباين المشترك لنموذج انحدار متعدد المتغيرات ، ونظرا لوجود القيم الشاذة وزيادة حجم العينة ووجود اكثر من بعد لنموذج انحدار متعدد المتغيرات لذا يكون من الصعوبة ايجاد موقع الوسيط . فقد تم استخدام الخوارزمية الجينية Fast – MCD- Nested Extension ومقارنتها مع الشبكة العصبية الارجاعية (الارتدادية ) Back Propagation متعددة الطبقات من حيث دقة النتائج والسرعة في ايجاد موقع الوسيط ، اما افضل عينة يتم تحديدها من خلال الاعتماد على اقل مسافة ( مهلنوبس Mahalanobis Distance ) وقد اظهرت الدراسة كفاءة الشبكات العصبية في التقدير التي تمثلت باقل مسافة واصغر محدد لمصفوفة التباين والتباين المشترك ومقارنة التباين مع تباين العينة التي تم تحديدها باستخدام الخوارزمية الجينية Fast – MCD- Nested Extension .اما الجانب التطبيقي فقد تم استخدام 9انواع من المؤشرات الكيمياوية والفيزياوية المسببة لتلوث مياه الشرب ، فقد شمل البحث محافظات العراق كافة عدا اقليم كردستان ولعشرة اشهر لسنة 2013 ولحجم عينة 898 .


Article
importance of estimating the nonparametric regression function using so-called Canonical Kernel which depends on re-scale the smoothing parameter
تقدير دالة الانحدار اللامعلمية باستخدام دوال لب قانونية

Author: مناف يوسف
Journal: journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية ISSN: 2227 703X / 2518 5764 Year: 2011 Volume: 17 Issue: 61 Pages: 212-225
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

This research aims to review the importance of estimating the nonparametric regression function using so-called Canonical Kernel which depends on re-scale the smoothing parameter, which has a large and important role in Kernel and give the sound amount of smoothing .We has been shown the importance of this method through the application of these concepts on real data refer to international exchange rates to the U.S. dollar against the Japanese yen for the period from January 2007 to March 2010. The results demonstrated preference the nonparametric estimator with Gaussian on the other nonparametric and parametric regression estimators (Simple and Multiple linear regressions).

يهدف هذا البحث إلى استعراض أهمية تقدير دالة الانحدار اللامعلمية باستخدام ما يسمى بدوال لب قانونية والمعتمدة على إعادة تقيس المعلمة التمهيدية التي لها دور كبيرا ومهما في مقدرات اللب ومن ثم العمل على إعطاء الكمية السليمة للتمهيد وقد تم بيان أهمية هذا الأسلوب من خلال تطبيق تلك المفاهيم على بيانات واقعية تشير إلى أسعار الصرف العالمية للدولار الأمريكي مقابل الين الياباني للفترة من يناير كانون الثاني عام 2007 إلى شهر آذار عام 2010.وقد أثبتت النتائج أفضلية المقدر اللامعلمي ذو الدالة اللبية Gaussian وتفوق هذا المقدر أيضا على المقدرات المعلمية والمتمثلة بمقدرات الانحدار الخطية البسيطة والمتعددة.


Article
Testing the Bank Sector at Weak Form Efficiency in Iraq Stock Exchange for Period (2004-2014): An empirical Study
اختبار كفاءة القطاع المصرفي على المستوى الضعيف لسوق العراق للأوراق المالية للفترة (2004-2014): دراسة تطبيقية

Author: Zeravan Abdulmuhsen Asaad( ) د. زيرفان عبد المحسن اسعد
Journal: Economic Sciences العلوم الاقتصادية ISSN: 18149669 Year: 2014 Volume: 10 Issue: 37 Pages: 57-80
Publisher: Basrah University جامعة البصرة

Loading...
Loading...
Abstract

This paper aims to examine the weak-form of efficiency of Iraq stock exchange (ISX) for all individual banks which are listed in the stock market using monthly closing price for ten years (2004-2014). The current study proposed the hypothesis which investigated utilizing parametric and nonparametric tests, all tests results revealed that all individual banks are inefficient at the weak-form. As results, this study concluded that the bank’s stock price which listed in the Iraq stock exchange does not reflect all the historical information and abnormal profits opportunity can be exploited by using the past stock prices to predict the future stock prices.

تهدف هذه الدراسة إلى اختبار الكفاءة على المستوى الضعيف لجميع البنوك المدرجة في سوق العراق للأوراق المالية (ISX) باستخدام سعر الإغلاق الشهري لعشرة سنوات (2004-2014)، وهذه الدراسة اختبرت الفرضيات المقترحة باستخدام الاختبارات المعلمية والاختبارات اللامعلمية، ونتائج جميع الاختبارات أظهرت بان البنوك المدرجة غير كفوءة على المستوى الضعيف. وأخيراً تبينت هذه الدراسة بأن أسعار أسهم البنوك المدرجة في سوق العراق للأوراق المالية لا تعكس جميع المعلومات التاريخية باستخدام أسعار الاسهم الماضية للتنبؤ بأسعار الاسهم المستقبلية لتحقيق أرباح غير اعتيادية.


Article
The Use Of Some Parametric And Non parametric Methods For Analysis Of Factorial Experiments With Application
استخدام بعض الطرائق المعلمية واللامعلمية لتحليل التجارب العاملية مع تطبيق عملي

Authors: كمال علوان خلف المشهداني --- هديل عماد ناصر
Journal: journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية ISSN: 2227 703X / 2518 5764 Year: 2018 Volume: 24 Issue: 106 Pages: 392-406
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

summaryIn this search, we examined the factorial experiments and the study of the significance of the main effects, the interaction of the factors and their simple effects by the F test (ANOVA) for analyze the data of the factorial experience. It is also known that the analysis of variance requires several assumptions to achieve them, Therefore, in case of violation of one of these conditions we conduct a transform to the data in order to match or achieve the conditions of analysis of variance, but it was noted that these transfers do not produce accurate results, so we resort to tests or non-parametric methods that work as a solution or alternative to the parametric tests , these methods (Rank Transformation (RT) and Aligned Rank Transformation (ART)) and applied to real data of the experiment obtained from the college of Veterinary Medicine University of Baghdad, where after testing data we found that it does not distribute normal distribution and It suffers from the problem of heterogeneity It was concluded that the application of the analysis of variance on these data did not give a significant effect for all the effects as well as for the transfers either in case of the application of non-parametric methods were given high significant results .

المستخلص تطرقنا في هذا البحث على التجارب العاملية واختبار معنوية التأثيرات الرئيسية، التفاعل للعوامل والتأثيرات البسيطة لها عن طريق اختبار F المعلمي (جدول تحليل التباين ANOVA) لتحليل بيانات التجربة العاملية وكما هو معروف ان تحليل التباين يتطلب عدة فروض (شروط) لتحقيقها لذا في حالة خرق في احد هذه الشروط نقوم بإجراء تحويل على البيانات لكي تطابق او تحقق شروط تحليل التباين الا انه لوحظ ان تلك التحويلات لا تعطي نتائج دقيقة لذا نلجأ الى استخدام الاختبارات او الطرائق اللامعلمية التي تعمل كحل او بديل عن الاختبارات (الطرائق) المعلمية وهي طريقة تحويل الرتبة RT)) Rank Transformation وطريقة تحويل الرتبة المتراصفة ART)) Aligned Rank Transformation وتطبيقها على بيانات تجربة حقيقية تم الحصول عليها من كلية الطب البيطري جامعة بغداد و بعد اختبار البيانات وجدنا انها لا تتوزع توزيع طبيعي وانها تعاني من مشكلة عدم تجانس التباينات , تم التوصل الى ان تطبيق تحليل التباين على تلك البيانات لم يعطي المعنوية لجميع تأثيرات العوامل كذلك بالنسبة للتحويلات اما عند تطبيق الطرائق اللامعلمية فكانت تعطي نتائج معنوية عالية لتأثيرات العوامل المدروسة .


Article
Comparison of classical method and optimization methods for estimating parameters in nonlinear ordinary differential equation
مقارنة بين الطريقة الكلاسيكية وطرائق الامثلية لتقدير المعلمات في نماذج المعادلات التفاضلية العادية اللاخطية

Authors: عماد حازم عبودي --- وفاء جعفر حسين
Journal: journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية ISSN: 2227 703X / 2518 5764 Year: 2019 Volume: 25 Issue: 110 Pages: 447-465
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

This study is concerned with the estimation of constant and time-varying parameters in non-linear ordinary differential equations, which do not have analytical solutions. The estimation is done in a multi-stage method where constant and time-varying parameters are estimated in a straight sequential way from several stages. In the first stage, the model of the differential equations is converted to a regression model that includes the state variables with their derivatives and then the estimation of the state variables and their derivatives in a penalized splines method and compensating the estimations in the regression model. In the second stage, the pseudo- least squares method was used to estimate the constant parameters. In the third stage, the remaining constant parameters and the time-varying parameters are estimated by using a semi-parametric regression model. This method is compared with the optimization method, which depends on the algorithm of differential evolution algorithm to estimate unknown parameters. The comparison was made using simulations. The results showed that the results were better to the method based on the differential evolution algorithm.

يهتم هذا البحث على تقدير المعالم الثابتة والمتغيرة زمنيا في نماذج المعادلات التفاضلية العادية اللاخطية والتي لا تمتلك صيغ حلول تحليلية, حيث تم التقدير بطريقة مكونة من عدة مراحل حيث يتم تقدير المعلمات الثابتة والمتغيرة زمنيا بطريقة مباشرة متسلسلة من عدة مراحل يتم في المرحلة الأولى تحويل نموذج المعادلات التفاضلية الى نموذج انحدار يتضمن متغيرات الحالة مع مشتقاتها وبعدها تقدير متغيرات الحالة ومشتقاتها بطريقة الشرائح الجزائية وتعويض المقدرات في نموذج الانحدار وفي المرحلة الثانية تم استعمال طريقة المربعات الصغرى الزائفة لتقدير المعالم الثابتة اما في المرحلة الثالثة يتم تقدير ما تبقى من معالم ثابتة والمعالم المتغيرة زمنيا وذلك بوضعها بنموذج انحدار شبه معلمي ومن ثم مقارنة هذه الطريقة مع طريقة الامثلية التي تعتمد خوارزمية التطور التفاضلي لتقدير المعلمات المجهولة ولقد تمت المقارنة باستعمال المحاكاة وبينت النتائج تفوق الطريقة المستندة على خوارزمية التطور التفاضلي حيث أعطت افضل المقدرات.

Listing 1 - 10 of 15 << page
of 2
>>
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (15)


Language

Arabic and English (9)

Arabic (4)

English (2)


Year
From To Submit

2019 (2)

2018 (5)

2016 (1)

2014 (3)

2013 (1)

More...