research centers


Search results: Found 4

Listing 1 - 4 of 4
Sort by

Article
Spline Semiparametric Regression Models

Authors: Ameera Jaber Mohaisen --- Ammar Muslim Abdulhussein
Journal: Journal of Kufa for Mathematics and Computer مجلة الكوفة للرياضيات والحاسوب ISSN: 11712076 Year: 2015 Volume: 2 Issue: 3 Pages: 1-10
Publisher: University of Kufa جامعة الكوفة

Loading...
Loading...
Abstract

In this paper, we study semiparametricregression models with spline smoothing, anddetermining the numbers of knots and theirlocations by using some statistical criteria, asimulation model has been performed.


Article
Fuzzy sets in semiparametric Bayes Regression
المجموعات الضبابية في الانحدار شبه المعلمي البيزي

Author: Ameera Jaber Mohaisen Ammar Muslim Abdulhussein أميرة جابر محيسنعمار مسلم عبد الحسين
Journal: basrah journal of science البصرة للعلوم ISSN: 18140343 Year: 2014 Volume: 32 Issue: 1a eng Pages: 141-167
Publisher: Basrah University جامعة البصرة

Loading...
Loading...
Abstract

In this paper, we consider semi parametric regression model where the mean function of this model has two part, the parametric ( first part ) is assumed to be linear function of p-dimensional covariates and nonparametric ( second part ) is assumed to be a smooth penalized spline. By using a convenient connection between penalized splines and mixed models, we can representation semi parametric regression model as mixed model. Bayesian approach to semi parametric regression is described using fuzzy sets and membership functions. The membership functions are interpretedas likelihood functions for the model. Bayesian approach is employed to making inferences on the resulting mixed model coefficients, and we prove some theorems about posterior and Bayes factor.

في هذا البحث تم دراسة التحليل البيزي لنموذج الانحدار شبه المعلمي بوجود مجموعات ضبابية ودوال انتماء . ان دوال الانتماء استخدمت كدوال ترجيح للنموذج . التحليل البيزي استخدم للوصول الى استدلالات حول نتائج معالم النموذج المختلط ، وبرهنا بعض النظريات الخاصة بالتوزيع اللاحق وعامل بيز.


Article
Comparison between the Local Polynomial Kernel and Penalized Spline to Estimating Varying Coefficient Model
مقارنة بين طريقتي النواة لمتعدد الحدود الموضعي والشريحه الجزائية في تقدير أنموذج المعاملات المتغيرة*

Authors: ظافر حسين رشيد --- حسام عبد الرزاق رشيد
Journal: journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية ISSN: 2227 703X / 2518 5764 Year: 2014 Volume: 20 Issue: 78 Pages: 325-338
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Analysis the economic and financial phenomena and other requires to build the appropriate model, which represents the causal relations between factors. The operation building of the model depends on Imaging conditions and factors surrounding an in mathematical formula and the Researchers target to build that formula appropriately. Classical linear regression models are an important statistical tool, but used in a limited way, where is assumed that the relationship between the variables illustrations and response variables identifiable. To expand the representation of relationships between variables that represent the phenomenon under discussion we used Varying Coefficient Models (VCM) as it assumes the effects of variables illustrations be variable adoption of another explanatory variable. These structural avoided what is known as Curse of Dimensionality, which appears when we used nonparametric methods in estimation. We estimate the varying coefficients by using nonparametric methods which is the Local Polynomial Kernel (LPK) and Penalized Spline (PS), and by using simulation technique for comparison we found that the LPK method is the best.

هنالك العديد من الظواهر الاقتصادية والمالية والبيئية وغيرها تحتاج الى بناء الأنموذج المناسب الذي يمثل العلاقات السببيه. وعملية بناء النموذج تعتمد على العوامل المحيطه بالظاهرة، ولأن اعتماد الانحدار الخطي التقليدي يكون غير كفوء بسبب العلاقة بين المتغيرات التوضيحية والاستجابة معلومة وللتوسع في تمثيل العلاقات بين المتغيرات التي تمثل الظاهرة قيد البحث تم استخدام انموذج المعاملات المتغيرة (Varying Coefficient Models (VCM)) والتي تفترض تأثيرات المتغيرات التوضيحية متغيرة باعتماد متغير توضيحي آخر. أن هذه الهيكلية تجنبنا ما يعرف بمشكلة البعدية (تعدد الابعاد) (Curse of Dimensionality) والتي تظهر عند استخدام الطرائق اللامعلمية في التقدير. وقد تم تقدير معاملات أنموذج المعاملات المتغيرة بأعتماد الطرائق اللامعلمية والتي هي طريقة النواة لمتعدد الحدود الموضعي ((LPK) Local Polynomial Kernel) وطريقة الشريحة الجزائية (Penalized Spline (PS)) اذ تم استخدام اسلوب المحاكاة لاجل المقارنه ووجد ان طريقة LPK هي الافضل.


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 - 4 of 4
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (4)


Language

Arabic and English (2)

English (2)


Year
From To Submit

2019 (1)

2015 (1)

2014 (2)