research centers


Search results: Found 6

Listing 1 - 6 of 6
Sort by

Article
Re-sampling Techniques in Count Data Regression Models
أساليب إعادة المعاينة في نماذج انحدار بيانات العد

Author: Zakariya Y. Algamal
Journal: IRAOI JOURNAL OF STATISTICAL SCIENCES المجلة العراقية للعلوم الاحصائية ISSN: 1680855X Year: 2012 Volume: 12 Issue: 22 Pages: 15-25
Publisher: Mosul University جامعة الموصل

Loading...
Loading...
Abstract

Modeling count variables is a common task in many application areas such as economics, social sciences, and medicine. The classical Poisson regression model for count data is often used and it is limited in these disciplines since count data sets typically exhibit overdispersion, so negative binomial regression can be used. We use a jackknife- after- bootstrap procedure to assess the error in the bootstrap estimated parameters. The method is illustrated through two real examples. The results suggest that the jackknife- after- bootstrap method provides a reliable alternative to traditional methods particularly in small to moderate samples.

تعد عملية نمذجة المتغيرات القابلة للعد من المهام المهمة في العديد من المجالات منها الاقتصادية والعلوم الاجتماعية والطبية . غالبا ما يستخدم نموذج انحدار بواسون لنمذجة مثل هذا النوع من البيانات ويكون هذا النموذج غير ملائم عندما يعاني من مشكلة (Overdispersion)وعليه سوف يستخدم نموذج انحدار ثنائي الحدين السالب . وقد استخدمنا في هذا البحث أسلوب (Jackknife- after- Bootstrap) لتقييم الخطأ الذي يحصل عند تقدير المعلمات باستخدام الـ (Bootstrap) في انحدار بواسون ، إذ استخدمنا مجموعتين من البيانات الحقيقية لتوضيح الأسلوب المستخدم وقد وضحت النتائج بان استخدام أسلوب (Jackknife- after- Bootstrap) يمكن التعويل عليه مقارنة بالطرائق التقليدية وخاصة عند أحجام العينات الصغيرة والمتوسطة .


Article
Support Vector Machine Procedure as a Data Mining Multi-class Classifier
أسلوب آلة المتجه الداعم بوصفه مصنفا متعدد الحالات في تنقيب البيانات

Author: Zakariya Y. Algamal
Journal: IRAOI JOURNAL OF STATISTICAL SCIENCES المجلة العراقية للعلوم الاحصائية ISSN: 1680855X Year: 2012 Volume: 12 Issue: 22 Pages: 26-40
Publisher: Mosul University جامعة الموصل

Loading...
Loading...
Abstract

AbstractSupport vector machine initially developed to perform binary classification. This paper presents a multi-class support vector machine classifier and ordinal regression to classify the type of bone mineral density. This paper compares the performance of four multi-class approaches, one-against-all, one-against-one, Weston and Watkins, and Crammer and Singer. Results from our real life data conclude that Crammer and Singer may be better approach depending on training error and the percentage of correctly classified test data. Also, we find that the training error becomes more less when the regulization parameter and kernel parameter become large.

يستخدم اسلوب الة المتجه الداعم للتصنيف الثنائي عندما يكون متغير الاستجابة ذا صفتين. يهدف هذا البحث الى تقديم مفهوم اسلوب الة المتجه الداعم للتصنيف المتعدد الحالات وكذلك الانحدار الترتيبي لتصنيف نوع كثافة العظم. يقوم هذا البحث بمقارنة اربعة اساليب من اساليب المتجه الداعم للتصنيف المتعدد الحالات OAA, OAO, WW, و CS . وقد أظهرت النتائج التي حصلنا عليها بان اسلوب CS يكون افضل اسلوب تصنيفي متعدد الحالات بالاعتماد على خطأ التدريب والنسبة المئوية للتصنيف الصحيح لمجموعة الاختبار ، كذلك وجدنا ان خطأ التدريب يصبح اقل كلما ازدات قيمة المعلمة و المعلمة .


Article
Re-sampling in Linear Regression Model Using Jackknife and Bootstrap
المعاينة بإرجاع نموذج الانحدار الخطي باستخدام Jackknife و Bootstrap

Authors: Zakariya Y. Algamal --- Khairy B. Rasheed
Journal: IRAOI JOURNAL OF STATISTICAL SCIENCES المجلة العراقية للعلوم الاحصائية ISSN: 1680855X Year: 2010 Volume: 10 Issue: 18 Pages: 59-73
Publisher: Mosul University جامعة الموصل

Loading...
Loading...
Abstract

Statistical inference is based generally on some estimates that are functions of the data. Resampling methods offer strategies to estimate or approximate the sampling distribution of a statistic. In this article, two resampling methods are studied, jackknife and bootstrap, where the main objective is to examine the accuracy of these methods in estimating the distribution of the regression parameters through different sample sizes and different bootstrap replications.Keywords: Jackknife, Bootstrap, Multiple regression, Bias , Variance.

إن الاستدلال الإحصائي يعتمد بصورة عامة على مقدّرات إحصائية والتي تكون دوال لبيانات تلك المقدّرات. وان طرائق إعادة المعاينة توفر إستراتيجيات لتقدير أو لتقريب توزيع المعاينة لهذه المقدرات الإحصائية. في بحثنا هذا تمت دراسة طريقتين من طرائق إعادة المعاينة وهما طريقة Jackknife و Bootstrap. وقد تركز هذا البحث على دراسة تأثير أحجام العينات المختلفة في نتائج مقدّرات أساليب انحدار (Bootstrap) و (Jackknife) ، والتعرف على المديات المثلى لأسلوب (Bootstrap) من خلال طرح العديد من قيم التكرارات . كما تضمن هذا البحث عرض أهم الأسباب التي تقودنا إلى استخدام هذه الأساليب عوضا عن طريقة المربعات الصغرى الاعتيادية في تقدير معلمات نموذج الانحدار الخطي .

Keywords


Article
Using Genetic Algorithm in Outlier Detection for Regression Model

Authors: Zakariya Y. Algamal --- Hamsa M.Thabet
Journal: JOURNAL OF EDUCATION AND SCIENCE مجلة التربية والعلم ISSN: 1812125X Year: 2018 Volume: 27 Issue: 3 Pages: 136-142
Publisher: Mosul University جامعة الموصل

Loading...
Loading...
Abstract

Linear regression model is commonly used to analyze data from many fields. Sometimes the data under research contains outliers, and it is important that these outliers be identified in the course of the correct statistical analysis. In this article we used genetic algorithm (GA) with three type of objective functions,Akaike information criterion (AIC), Bayesian information criterion (BIC), and Hannan–Quinn information criterion (HQIC) to detect the problem of masking and swamping outliers in linear regression model . Two well – known data sets have been studied and we conclude that GA doing-well in detection these type of outliers when using AIC and HQIC comparingwithBIC.


Article
Bootstrapping Pseudo- Measures for Binary Response Variable Model
أسلوب البوستراب لمقاييس شبه معامل التحديد لنموذج متغير الاستجابة الثنائي

Author: Lecturer. Zakariya Y. Algamal المدرس زكريا يحيى الجمال
Journal: Economic Sciences العلوم الاقتصادية ISSN: 18149669 Year: 2012 Volume: 8 Issue: 31 Pages: 220-230
Publisher: Basrah University جامعة البصرة

Loading...
Loading...
Abstract

Statistical inference is based generally on some estimates that are functions of the data. Bootstrapping procedure offers strategies to estimate or approximate the sampling distribution of a statistic. Logistics regression model with binary response is commonly used. This paper focus on the behavior of bootstrapping pseudo- measures in logistic regression model. Simulation and real data results also presented. We conclude and suggest to use either or , since they have convergence in there values.

الاستدلال الإحصائي عادة ما يكون مبني على بعض المقدرات والتي بدورها تكون دوال للبيانات لذا فان أسلوب البوستراب يوفر تقدير أو تقريب للتقدير لتوزيع المعاينة للمقدر الإحصائي. يعتبر نموذج الانحدار اللوجستي من النماذج الكثيرة الاستخدام في مجالات العلوم التطبيقية. في بحثنا هذا تم التركيز على مقاييس شبه معامل التحديد في نموذج الانحدار اللوجستي من خلال دراسة أسلوب البوستراب عن طريق المحاكاة وبيانات حقيقية حيث استنتجنا باستخدام شبه معامل التحديد أو شبه معامل التحديد بسبب تقارب قيمهما إلى حد كبير.


Article
A Comparison among generalized ridge regression parameter estimating with application on chronic renal insufficiency
مقارنة بين طرق تقدير معلمة انحدار الحرف المعممة مع التطبيق على بيانات مرض العجز الكلوي المزمن

Loading...
Loading...
Abstract

The regression model is a well-known model in several real applications. However, it is known that multicollinearity negatively affects the ordinary least squared estimator. To address this problem, a generalized ridge regression estimator has been proposed. The performance of this estimator is fully depending on the biasing parameter. In this paper, numerous selection methods of the biasing parameter are explored and investigated. Our real application results suggest that our proposed methods can bring significant improvement relative to others, in terms of mean squared error.

يعد نموذج الانحدار احد أهم النماذج الخطية المستخدمة في العديد من المجالات العلمية. قد تتعرض المتغيرات المستقلة الداخلة في بناءه إلى ارتباط عالي بين متغيرين أو أكثر مما يؤثر سلباَ على عملية تقدير معلمات الأنموذج بطريقة المربعات الصغرى الاعتيادية. يهدف هذا البحث إلى مقارنة طرق تقدير معلمات نموذج الانحدار الخطي عندما يعاني من مشكلة التعدد الخطي شبه التام عبر طريقة انحدار الحرف المعممة فضلاَ عن اقتراح طريقتين لمعلمة التحيز. تم استخدام بيانات مرض العجز الكلوي المزمن كحالة تطبيقية لاثبات اهمية الطريقتين المقترحتين مقارنة بالطرق الاخرى. حيث اظهرت النتائج تفوق هاتين الطريقتين على باقي الطرق الاخرى بالاعتماد على معيار متوسط مربعات الخطأ.

Listing 1 - 6 of 6
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (6)


Language

English (5)

Arabic (1)


Year
From To Submit

2019 (1)

2018 (1)

2012 (3)

2010 (1)