research centers


Search results: Found 34

Listing 1 - 10 of 34 << page
of 4
>>
Sort by

Article
Using Dummy Variables in Improving the Simple Linear Regression Model for the Ratio of Consumption to the National Income in Iraq during the Period (1970-1994)

Author: Fedaa N. Abdulahad
Journal: Al-Nahrain Journal of Science مجلة النهرين للعلوم ISSN: (print)26635453,(online)26635461 Year: 2012 Volume: 15 Issue: 3 Pages: 167-172
Publisher: Al-Nahrain University جامعة النهرين

Loading...
Loading...
Abstract

This paper discuss the concept of dummy variables and its importance usge in statistical analysis by transforming the qualitative variables to measurable quantitative variables and applying it in analyzing the linear regression in both simple and multiple forms. A comparison has been made between using dummy variables and power transformation methodology. This comparison aims to show which one of the two methods is better in improving the linear regression model by applying them on the data of ratio of consumption to the national income in Iraq for the period of (1970-1994). Depending on the data available of that period the results showed that the dummy variables are more efficient than power transformation in improving the regression model of the consumption to national income. The dummy variables helped explaining almost 80% from the consumption ratio in the given period in Iraq by making the data to be more intelligible and more homogeneous in the model

تم في هذا البحث عرض مفهوم المتغيرات الصماء واهمية استخدامها في التحليل الاحصائي وذلك بتحويل المتغيرات النوعية الى متغيرات كمية قابلة للقياس وتطبيق هذه المتغيرات في تحليل الانحدار بشقيه الخطي البسيط والمتعدد. تم اجراء مقارنة بين استخدام المتغيرات الصماء مع استخدام منهجية تحويلات القوى هذه المقارنة تهدف الى بيان اي من الطريقتين المذكورتين الاحسن في تحسين نموذج الانحدار الخطي وذللك بتطبيق الطريقتين على بيانات نسبة الاستهلاك الى الدخل القومي في العراق للفترة (1970-1994). ان البيانات المتاحة في الفترة المذكورة بينت المتغيرات الصماء هي الاكثر كفاءة من تحويلات القوى في تحسين نموذج الانحدار لنسبة الاستهلاك الى الدخل القومي. ان المتغيرات الصماء ساعدت في تفسير 80% من نسبة الاستهلاك في الفترة المذكورة في العراق ذلك انها جعلت البيانات اكثر وضوحا وتجانسا في النموذج


Article
Evaporation Estimation Using Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System and Linear Regression
تخمين التبخر باستخدام نظام الاستدلال العصبي الضبابي المكيف والانحدار الخطي

Author: Ali H. Al-Aboodi
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2014 Volume: 32 Issue: 10 Part (A) Engineering Pages: 2465-2474
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

Evaporation is important for water planning, management and hydrological practices, and it plays an influential role in the management and development of water resources. This study demonstrates the application of two different models, adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS), and linear regression (LR) models for estimating monthly pan evaporation in Basrah City, south of Iraq. In the first part of this study, the ANFIS model is used twice, in the first one, the temperature is used as input data only, and in the second one, the temperature and relative humidity are used as input data for predicting the evaporation. A verification test is added to check the model correctness by matching the calculated evaporation with the once observed in Basrah city for the period (1980-2009). In the second part of the study, the results obtained by ANFIS models are compared with results of linear regression model. The comparison reveals that the ANFIS models give better accuracy in estimating monthly pan evaporation than the linear regression model. The accuracy is improved about 5% in correlation coefficient (R) and determination coefficient (R2). The results proved that monthly pan evaporation could be successfully estimated through the use of ANFIS models.

تخمين التبخر مهم في عملية التخطيط المائي, والإدارة والتطبيقات الهيدرولوجية، كذلك يلعب دورا مؤثرا في إدارة وتطوير الموارد المائية. في هذه الدراسة اجري تطبيق نموذجين مختلفين، هما نموذج الاستدلال العصبي الضبابي المكيف (ANFIS) ونموذج الانحدار الخطي (LR) لتخمين التبخر الشهري في مدينة البصرة، جنوب العراق. في الجزء الأول من هذه الدراسة، تم استخدام نموذج ANFIS مرتين، في الاولى استخدمت درجة الحرارة فقط كمعلومات ادخال وفي النموذج الثاني استخدمت درجة الحرارة والرطوبة النسبية كمعلومات ادخال لتخمين التبخر وقد اجري التحقق من النموذجين بمقارنت نتائجهما مع القياسات الحقلية للتبخر الشهري لمدينة البصرة المسجلة للفترة (1980-2009). أما في الجزء الثاني، تمت مقارنة نتائج نموذج (ANFIS) مع نموذج الانحدار الخطي. بينت النتائج، إن نموذج (ANFIS) يعطي نتائج أكثر دقة من نموذج الانحدار الخطي، حيث طرأ تحسن في النتائج حوالي 5% في معامل الارتباط (R) ومعامل التحديد (R2)، وقد أثبتت النتائج إمكانية تخمين التبخر الشهري بنجاح باستخدام نظام الاستدلال العصبي الضبابي المكيف.

Keywords

Evaporation --- ANFIS --- linear regression --- Basrah --- Iraq


Article
The Liner Models Scope To Determent Whom Variables Affecting the Demand on Housing

Author: Sameer Abdul-Jabbar Abdul majeed سمير عبد الجبار عبد المجيد
Journal: Tikrit Journal For Administration & Economics Sciences مجلة تكريت للعلوم الادارية والاقتصادية ISSN: 18131719 Year: 2017 Volume: 4 Issue: 40 part 2 Pages: 113-125
Publisher: Tikrit University جامعة تكريت

Loading...
Loading...
Abstract

Quantitative analysis of the demand patterns in housing market using typical methods is regarded as one of the most important topics. Those models are regarded as tools that help predict the face value and its movement over time as well as its participation in preparing housing policies and evaluating the strategies that aim at eliminating the housing problems. Data and information form a basic aspect in quantitative analysis that precedes preparing mathematical structure of the model. This information gives us a comprehensive picture about the nature of the variables affecting the housing sector and how they co-interact inside the model. It also enables the researchers to interpret the results and compare them with the previous projections about the effect of the variables of the phenomenon in question. So, the typical models used in planning housing demand has to be as comprehensive as possible to ensure the success of the aims of a housing policy and to predict the size, direction and future effects of the phenomenon.

إن التحليللللك ال لللل للسياسللللاق اادتةللللا بللللالالق اليياسللللي اتمللللل لللل ال ا لللليال ه للللل ،لللللعا ل إا نالللللع نللللللي الس لللللاا ل اب ن للللليحي نسلللللا ع ا للللل التسمللللل بيي للللل ال لللللا لبونحلكانهلللا ملللل الللل وكللل لي للل إ لللعا السياسلللاق ال ساسلللم ونيللل لا ااسلللتلاني ياق التلللنسلللتهعق اليعلللاك لللل للل ل لللا ل ون للل ك ال اايلللاق وال ال لللاق للل الع اسلللاق ال يلللكسلللا لساسللليا سلللمد لهلللل إ لللعا الهي لللك الل ا للل للس للل ا ل إا ناايسلللا نللللي لل ال لللاقوال شللللاق ةللل ب وا لللح للل رمياللل ال تييللللاق ال للل لب للل ال لللا لب ورمياللل نلا لهلللاب للل ك تللللاب املللك الس للل ا ون لللسل الملللاه ي دلللع ب لللل نلسللليل الستلللا وإ،للللاك يا لللاقبيسهلللا وبلللي الت دالللاق ال سلللمي للل رمياللل نلللي يل ال تييللللاق يهلللا ل لللل لي تاللللن لن ن للل نالس لللاا اليياسلللي ال سلللت ع شللل لي دلللع ال سلللتاام للل ا ا لس لللا الأ لللعاق ال ت ملللاب سهلللاوالتسم ال ستيمل بح لا وان اه ال ا لب وني يلانها ال ستيملي .


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
Robust Model Selection in Linear regression
اختيار انموذج حصين في الانحدار الخطي

Author: Dr. Sabah Haseeb Hassan صباح حسيب حسن
Journal: kirkuk university journal for scientific studies مجلة جامعة كركوك - الدراسات العلمية ISSN: 19920849 / 26166801 Year: 2007 Volume: 2 Issue: 1 Pages: 55-69
Publisher: Kirkuk University جامعة كركوك

Loading...
Loading...
Abstract

The research deals with the proposing of robust formula for the accumulate prediction error (APE) criterion which is used in selecting regression model. The proposed formula evaluated with a simulation study. The formula performed very well against outliers than other robust criteria used in this area especially in the case of small samples.

تناول البحث اقتراح صيغة حصينة لمعيار تجميع خطأ التنبوء(APE) المستخدم في اختيار انموذج الانحدار الخطي . وتم تقييم اداء المعيار من خلال تجربة محاكاة حيث أظهر الصيغة المقترحة اداءاً جيداً مقارنة مع بعض المعايير الحصينة الاخرى، اذ كانت اكثلر مقاومة للقيم الشاذة وخاصة عند الحجوم الصغيرة للعينة.


Article
Trip Generation Modeling for Selected Zone in AL-Diwaniyah City

Authors: Gandhi G. Sofia --- Abdulhaq H. Abed Ali --- Hamsa A.N. Al-Zubaidy
Journal: Journal of Engineering and Sustainable Development مجلة الهندسة والتنمية المستدامة ISSN: 25200917 Year: 2012 Volume: 16 Issue: 4 Pages: 167-180
Publisher: Al-Mustansyriah University الجامعة المستنصرية

Loading...
Loading...
Abstract

The initiation of this study was made with the objective of building the predicted household trip generation models for Al-Diwaniyah city that involve the socioeconomic characteristics and land use trends. For the purpose of this study, the city was divided into 5 sectors with 70 zones, these zone covering an area of 52 square km. Home questionnaire forms were distributed through arrangements with the secondary, industrial, commercial schools administrations and some colleges and 3400 forms were distributed in the city for home interview purpose,. In fact a concentrated briefing to the respondents was demonstrated before the distribution of the forms. The questionnaires response rate was 74.65 %. The collected data was analysed and classified in order to qualify the social and economical features in each zone. The relationship between daily household trips and socioeconomic characteristics were developed using stepwise regression technique (Multiple Linear Regression ,MLR) after the collected data being feed to SPSS software, Results showed that trip production model mainly depends on family size, gender, the number of workers and the number of student in the family.

إن هدف هذه الدراسة هو بناء أفضل نموذج لتوليد الرحلات لمدينة الديوانية بالاعتماد على الخواص الاقتصادية والاجتماعية واستعمالات الأرض بالمدينة. ولغرض الدراسة قسمت المدينة إلى 5 قطاعات و70 منطقة وذلك لتغطية مساحة قدرها 52 كم2، ووزعت 3400 استمارة على المدارس الإعدادية والصناعية والتجارية وبعض الكليات و كذلك طريقة مسح المقابلة البيتية في المدينةَ. وقدم شرح مركز عن كيفية ملئ الاستمارات قبل ملئ الاستمارة و كانت نسبة الاستجابة 74.65 % وتم تحليل و تصنيف البيانات لمعرفة الخصائص الاجتماعية والاقتصادية لكل قطاع. وتم إيجاد العلاقات بين الخصائص الاجتماعية والاقتصادية وخصائص الرحلة باستعمال طريقة الانحدار الخطي المتعدد للمدينة بعد إدخال البيانات في برنامج SPSS. أظهرت النتائج ان علاقة تولد الرحلات تعتمد على حجم الأسرة ,الجنس(ذكر أو أنثى), عدد العاملين, وعدد الطلبة في العائلة بصورة عامة.


Article
HARLIN model for prediction of solar radiation for Baghdad city, Iraq
الموديل التوافقي -الخطي لتقدير الاشعاع الشمسي لمدينة بغداد في العراق

Author: Awras H. Ajil اوراس حميد عاجل الركابي
Journal: Iraqi Journal of Science المجلة العراقية للعلوم ISSN: 00672904/23121637 Year: 2017 Volume: 58 Issue: 2A Pages: 646-652
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

In this study a combination of two basics known methods used to daily prediction of solar insolation in Baghdad city, Iraq, for the first time, the harmonic and the classical linear regression analyses, thus it is called HARLIN model. The resulted prediction data compared with basics data for Baghdad city for two years (2010-2011), where the model showed a great success application in the accurate results, compared with the linear famous and well known model which is used the classical linear Angstrom equations with various formulations in many previous studies.

في هذاالبحث سندرس موديل جديد ولاول مرة يطبق في العراق ولمدينة بغداد، حيث يدمج ما بين التحليل التوافقي الاساسي لمتسلسلة فورير والتحليل الكلاسيكي لمعادلات انكستروم الخطية ثم استنتاج معادلة تجمع ما بين الطريقتين لتقدير ودراسة الاشعاع الشمسي الكلي اليومي ولذلك سمي الموديل "التوافقي-الخطي". وقد تم مقارنة القيم المستنتجة مع القيم المقاسة لمدينة بغداد لسنتين 2010-2011، حيث اظهر الموديل نجاحا باهرا ودقة في النتائج مقارنة مع موديل الخطي المتعارف عليه والمتداول كثيراً الذي يستخدم المعدلات الخطية لانكستروم المشهورة وبمختلف صيغها في مختلف الدراسات السابقة.


Article
TOPSIS with Multiple Linear Regression for Multi-Document Text Summarization
مع الانحدار الخطي المتعدد لتلخيص النصوص المتعددهTopsis

Authors: Suhad Malallah سهاد مال الله --- Zuhair Hussein Ali زهير حسين علي
Journal: Iraqi Journal of Science المجلة العراقية للعلوم ISSN: 00672904/23121637 Year: 2017 Volume: 58 Issue: 3A Pages: 1298-1307
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

The huge amount of information in the internet makes rapid need of text summarization. Text summarization is the process of selecting important sentences from documents with keeping the main idea of the original documents. This paper proposes a method depends on Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). The first step in our model is based on extracting seven features for each sentence in the documents set. Multiple Linear Regression (MLR) is then used to assign a weight for the selected features. Then TOPSIS method applied to rank the sentences. The sentences with high scores will be selected to be included in the generated summary. The proposed model is evaluated using dataset supplied by the Text Analysis Conference (TAC-2011) for English documents. The performance of the proposed model is evaluated using Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation (ROUGE) metric. The obtained results support the effectiveness of the proposed model.

بالنظر للكميات الكبيرة الموجودة من المعلومات في الانترنت ادى الى الحاجة الضرورية لتلخيص المعلومات. أن عملية تلخيص المعلومات تتضمن أستخراج الجمل المهمه من النصوص مع المحافظة على الافكار الرئيسية للنصوص الملخصه. هذا البحث يقترح طريقة تعتمد على تقنية ترتيب الافضلية عن طريق التشابه الى الحل المثالي((TOPSIS. الخطوة الاولى في موديلنا المقترح تعتمد على أستخراج سبعة خصائص لكل جملة من جمل النصوص المراد تلخيصها. بعدها تم طريقة أستخدام الانحدار الخطي المتعدد لغرض تعيين أوزان للخصائص المختارة. ثم تطبق طريقة TOPSIS لغرض ترتيب الجمل. يتم أختيار الجمل ذات الدرجة الاعلى لغرض تضمينها ضمن الملخص المتكون.تم أستخدام قاعدة بيانات ( TAC-2011 ) للغة الانكليزية. أختبرت النتائج باستخدام برنامج ROUGE أثبتت النتائج كفاءه النظام المقترح.


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 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".

Listing 1 - 10 of 34 << page
of 4
>>
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (34)


Language

Arabic and English (15)

English (10)

Arabic (8)


Year
From To Submit

2019 (4)

2018 (6)

2017 (4)

2016 (4)

2015 (1)

More...