research centers


Search results: Found 1

Listing 1 - 1 of 1
Sort by

Article
Comparison of Slice inverse regression with the principal components in reducing high-dimensions data by using simulation
مقارنة الانحدار الشرائحي المعكوس مع المركبات الرئيسة في اختزال البيانات ذات الابعاد العالية بأستعمال المحاكاة

Authors: عمر عبد المحسن علي --- زينة ابراهيم حسن
Journal: journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية ISSN: 2227 703X / 2518 5764 Year: 2018 Volume: 24 Issue: 102 Pages: 403-393
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

This research aims to study the methods of reduction of dimensions that overcome the problem curse of dimensionality when traditional methods fail to provide a good estimation of the parameters So this problem must be dealt with directly . Two methods were used to solve the problem of high dimensional data, The first method is the non-classical method Slice inverse regression ( SIR ) method and the proposed weight standard Sir (WSIR) method and principal components (PCA) which is the general method used in reducing dimensions, (SIR ) and (PCA) is based on the work of linear combinations of a subset of the original explanatory variables, which may suffer from the problem of heterogeneity and the problem of linear multiplicity between most explanatory variables. These new combinations of linear compounds resulting from the two methods will reduce the number of explanatory variables to reach a new dimension one or more which called the effective dimension. The mean root of the error squares will be used to compare the two methods to show the preference of methods and a simulation study was conducted to compare the methods used. Simulation results showed that the proposed weight standard Sir method is the best.

يدرس هذا البحث طرائق اختزال الابعاد التي تعمل على تجاوز مشكلة البعدية عندما تفشل الطرائق التقليدية في ايجاد تقدير جيد للمعلمات، لذلك يتوجب التعامل مع هذه المشكلة بشكل مباشر. ومن اجل ذلك، يجب التخلص من هذه المشكلة لذا تم استعمال اسلوبين لحل مشكلة البيانات ذات الابعاد العالية الاسلوب الاول طريقة الانحدار الشرائحي المعكوس SIR ) ) والتي تعتبر طريقة غير كلاسيكية وكذلك طريقة ( WSIR ) المقترحة والاسلوب الثاني طريقة المركبات الرئيسة ( PCA ) وهي الطريقة العامة المستخدمة في اختزال الابعاد , ان عمل طريقة انحدار الشرائحي المعكوس SIR ) ) و طريقة المركبات الرئيسة (PCA) يقوم على عمل توليفات خطية مختزلة من مجموعة جزئية من المتغيرات التوضيحية الأصلية والتي قد تعاني من مشكلة عدم التجانس ومن مشكلة التعدد الخطي بين معظم المتغيرات التوضيحية , وستقوم هذه التوليفات الجديدة المتمثلة بالمركبات الخطية الناتجة من الطريقتين بإختزال أكثر عدد من المتغيرات التوضيحية للوصول الى بُعد جديد واحد او اكثر يسمى بالبعد الفعّال . وسيتم استعمال معيار جذر متوسط مربعات الخطأ للمقارنة بين الاسلوبين لبيان افضلية الطرائق , وقد تم اجراء دراسة محاكاة للمقارنة بين الطرائق المستعملة وقد بينت نتائج المحاكاة ان طريقة weight standard Sir المقترحة هي الافضل .

Listing 1 - 1 of 1
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (1)


Language

Arabic and English (1)


Year
From To Submit

2018 (1)