research centers


Search results: Found 6

Listing 1 - 6 of 6
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
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
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
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.


Article
Fuzzy Nonparametric Regression Model Estimation Based on some Smoothing Techniques With Practical Application
تقدير أنموذج الانحدار اللامعلمي الضبابي بالاعتماد على بعض أساليب التمهيد مع تطبيق عملي

Authors: أ. م. د. محمد جاسم محمد حسين --- مؤيد سلمان عباس
Journal: journal of the college of basic education مجلة كلية التربية الاساسية ISSN: 18157467 Year: 2018 Volume: 24 Issue: 101/ علمي Pages: 203-220
Publisher: Al-Mustansyriah University الجامعة المستنصرية

Loading...
Loading...
Abstract

In this research, we use fuzzy nonparametric methods based on some smoothing techniques, were applied to real data on the Iraqi stock market especially the data about Baghdad company for soft drinks for the year (2016) for the period (1/1/2016-31/12/2016) .A sample of (148) observations was obtained in order to construct a model of the relationship between the stock prices (Low, high, modal) and the traded value by comparing the results of the criterion (G.O.F.) for three techniques , we note that the lowest value for this criterion was for the K-Nearest Neighbor at Gaussian function .

في هذا البحث تم تطبيق طرائق التقدير اللامعلمية الضبابية المستندة على بعض أساليب التمهيد على بيانات حقيقية خاصة بسوق العراق للأوراق المالية، إذ تم دراسة حركة التداول لشركة بغداد للمشروبات الغازية لعام (2016)(للفترة من 2016/1/1 ولغاية 2016/12/31) وتم الحصول على عينة بـ(148) مشاهدة من اجل بناء أنموذج للعلاقة مابين أسعار الأسهم (الأدنى والأعلى والمتوسط) وحجم التداول . ومن خلال مقارنة نتائج معيار (G.O.F) ولأساليب التمهيد الثلاثة وعند دوال النواة المعتمدة والمقترحة من قبل الباحثين تم ملاحظة بأن أقل قيمة لهذا المعيار كانت لأسلوب الجوار الأقرب(K-NN) وعند دوال النواة (Gaussian).


Article
Comparison of Multistage and Numerical Discretization Methods for Estimating Parameters in Nonlinear Linear Ordinary Differential Equations Models.
مقارنة بين الطريقة المتعددة المراحل وطرائق التفريق العددي 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: 2018 Volume: 24 Issue: 108 Pages: 454-473
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

ABSTRICT Many of the dynamic processes in different sciences are described by models of differential equations. These models explain the change in the behavior of the studied process over time by linking the behavior of the process under study with its derivatives. These models often contain constant and time-varying parameters that vary according to the nature of the process under study in this We will estimate the constant and time-varying parameters in a sequential method in several stages. In the first stage, the state variables and their derivatives are estimated in the method of penalized splines(p- splines) . In the second stage we use pseudo lest square to estimate constant parameters, For the third stage, the remaining constant parameters and time-varying parameters are estimated by using a semi-parametric regression model and then comparing this method with methods based on numerical discretization methods, which includes two stages. In the first stage we estimate the state variables and their derivatives by (p spline) , In the second stage we use Methods of numerical discretization methods (the Euler discretization method and the trapezoidal discretization method), where the comparison was done using simulations and showed the results superior to the trapezoidal method of numerical differentiation where it gave the best estimations to balance between accuracy in estimation And high arithmetic cost.

المستخلص: تركز الاهتمام في هذا البحث على تقدير المعالم الثابتة والمتغيرة زمنيا في نماذج المعادلات التفاضلية العادية اللاخطية والتي لاتمتلك صيغ حلول تحليلية متجنبين الشرط الابتدائي والحل العددي الذي سيؤدي بدوره الى الكلفة الحسابية العالية عند تقدير المعلمات المجهولة لهذه النماذج ,حيث تم التقدير بطريقة متسلسلة من عدة مراحل يتم في المرحلة الأولى تقدير متغيرات الحالة ومشتقاتها بطريقة الشرائح الجزائية 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 الطرائق التي تعتمد على التفريق العددي التي تتضمن مرحلتين حيث يتم في المرحلة الأولى تقدير متغيرات الحالة ومشتقاتها بطريقة الشرائح الجزائية وفي المرحلة الثانية يتم استعمال طرائق التفريق العددي (طريقة اويلر للتفريق العددي وطريقة شبه المنحرف للتفريق العددي)حيث تمت المقارنة باستعمال المحاكاة وبينت النتائج تفوق الطريقة المستندة على شبه المنحرف للتفريق العددي حيث أعطت افضل المقدرات لموازنتها بين الدقة في التقدير والكلفة الحسابية العالية .

Listing 1 - 6 of 6
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (6)


Language

Arabic and English (4)

Arabic (2)


Year
From To Submit

2019 (1)

2018 (2)

2011 (1)

2008 (1)

2006 (1)