research centers


Search results: Found 5

Listing 1 - 5 of 5
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
Support Vector Machines for Predicting Electrical Faults
ماكينات دعم المتجه للتنبوء بالاعطال الكهربائية

Authors: Tarik Rashid --- Salar J. Abdulhameed
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2014 Volume: 32 Issue: 8 Part (A) Engineering Pages: 1931-1941
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

Support vector machines (SVMs) are a non-probabilistic binary linear classifier in machine learning techniques and are supervised learning algorithms that classify, predict, recognise and analyse patterns. This technique was developed in early 1990s.Training algorithms of support vector machines help build a model that assigns new examples into one class or the other when a set of training examples is recycled in the training process. This feature in SVM has attracted many of researchers to develop SVM methods and their applications. In this paper work support vector machines are used to tackle electrical faults in single phase circuits. Support vectors machines are evaluated against Simple Linear Regression techniques. Support vector machines outperformed Simple Linear Regression techniques.

تعتبر ماكينات دعم المتجه من المصنفات الثنائية غير الاحتمالية في تعليم الماكنة وتعتبر من انواع الخوارزميات المعتمدة على المشرف والتي تصنف وتتنبأ وتميز وتحلل الاصناف. طورت هذه التقنية في بدايات عام 1990. خوارزميات التدريب لهذه الماكينات تساعد في بناء نموذج يخصص أمثلة جديدة لصنف واحد أو أكثر عندما تتم أعادة الامثلة في مرحلة التدريب. هذه الخاصية تستقطب عدة باحثين لتطوير طرق ماكينات دعم المتجه وتطبيقاتها. في هذا البحث تم استخدام ماكينات دعم المتجه لتشخيص الاعطال الكهربائية في دوائر الطور الواحد. بعد تقييم أداء ماكينات دعم المتجه بالمقارنة مع تقنية الانحدار الخطي البسيط، تفوقت ماكينات دعم المتجه على تقنية الانحدار الخطي البسيط.


Article
Use types of robust regression in treatment of the outliers in simple linear regression
استعمال أنواع الانحدار الرصين في معالجة القيم الشاذة في الانحدار الخطي البسيط

Author: Ali .L. Aref علي لطيف عارف
Journal: Thi-Qar University Journal for Agricultural Researches مجلة جامعة ذي قار للبحوث الزراعية ISSN: 22225005 Year: 2012 Volume: 2 Issue: 2222-5005 Pages: 93-104
Publisher: Thi-Qar University جامعة ذي قار

Loading...
Loading...
Abstract

In the analysis of the simple linear regression there is only one independent variable . My be there exist a problem because there are extreme points having higher remains (Residuals) in comparison with those of observations , for there are odd values (outliers ) in the groups of the observations . Usually least square method are used so as to estimation the parameters of a model .The analysis of this regressions begins with data designs of those which are remains in the opposite of an independent variety ; also , in the opposite of estimated value of Y to investigation of assumptions of that model so , the robust regression analysis in place of the least square method with outliers . This research deals with four types of assessment applied to one example along with the use of the criterions ( AIC and BIC ) applied through goodness fit . I used statistical program ( SAS 9.1) in analyzing the results.

في تحليل الانحدار بوجود متغير مستقل واحد تظهر أحيانا مشكلة وجود نقاط متطرفة تمتلك بواقي عالية مقارنة مع بواقي المشاهدات حيث تمثل قيم شاذة في مجموعة المشاهدات . تستخدم عادة طريقة المربعات الصغرى في تقدير معالم النموذج وان تحليل الانحدار يبدأ بالرسوم البيانية للبواقي مقابل المتغير المستقل وكذلك مقابل القيمة التقديرية ل y للتحقق من فرضيات النموذج فكان تحليل الانحدار الرصين بديلا عن طريقة المربعات الصغرى لوجود القيم الشاذة . تناول البحث أربعة طرائق للتقدير تم تطبيقها على مثال واحد مع استخدام معياري ( AIC , BIC ) في مطابقة النموذج. استخدم البرنامج الإحصائي SAS 9.1) ) في تحليل النتائج


Article
most important treatment of the problem of missing values of time series data and its influence in simple linear regression.
تأثير فقدان إحدى مشاهدات المتغير المستقلوموقعها في تحليل الانحدار البسيط

Authors: عفاف صالح الحاني --- علي درب كسار الحيالي
Journal: journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية ISSN: 2227 703X / 2518 5764 Year: 2011 Volume: 17 Issue: 62 Pages: 170-177
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

The objective of the research , is to shed light on the most important treatment of the problem of missing values of time series data and its influence in simple linear regression. This research deals with the effect of the missing values in independent variable only. This was carried out by proposing missing value from time series data which is complete originally and testing the influence of the missing value on simple regression analysis of data of an experiment related with the effect of the quantity of consumed ration on broilers weight for 15 weeks. The results showed that the missing value had not a significant effect as the estimated model after missing value was consistent and significant statistically. The results also showed that the estimated missing value was larger than the original value when the missing value situated either in the middle or at the end of the series while the sign was negative or the estimated value was less than the original value when the missing value situated in the beginning of the time series. All of that would affect the estimated values outside the time series data according to estimated value of missing value. The research recommended to work on the analysis of the effect of missing more than one value and also when the missing is in the dependent variable only and in both dependent and independent variables.

يهدف البحث إلى تسليط الضوء على أهم معالجات مشكلة فقدان بيانات السلسلة الزمنية وتأثيرها في تحليل الانحدار الخطي البسيط. ويتناول البحث تأثير فقدان المشاهدات في المتغير المستقل فقط دون المتغير التابع. ويتم ذلك من خلال افتراض فقدان إحدى المشاهدات من السلسلة الزمنية المتكاملة أصلا ومن ثم اختبار اثر هذا الفقدان على تحليل الانحدار البسيط لبيانات تجربة تتعلق بأثر كميات العليقة المستهلكة على وزن الدجاج ولمدة 15 أسبوعا. وتوصل البحث إلى إن فقدان مشاهدة واحدة لم يكن له ذلك التأثير الواضح إذ كان الأنموذج المقدر بعد فقدان مشاهدة متماسكا في معاملاته ومعنويا ضمن المستويات الإحصائية المقبولة، فضلا عن إن المنهجية المتبعة أعطت قيمة اكبر للمشاهدة المفقودة من القيمة الأصلية عندما كان الفقد في المشاهدات الواقعة في منتصف ونهاية السلسلة الزمنية في حين كانت الإشارة سالبة أي القيمة المتوقعة اقل من القيمة الأصلية عندما وقع الفقدان في بداية السلسلة الزمنية. وكل ذلك سيؤثر في القيم المتنبأ بها خارج السلسلة الزمنية تبعا للقيمة المستخرجة للمشاهدة المفقودة. وأوصى البحث بضرورة أن يتم البحث في تحليل اثر فقدان أكثر من مشاهدة فضلا عن دراسة الحالة عندما يكون الفقد في المتغير التابع فقط وفي المتغيرين التابع والمستقل معا.


Article
المشاهدات المفقودة في السلاسل الزمنية للمتغير التابع وموقعها في تحليل الانحدار الخطي البسيط وتأثيرها في التنبُّؤ ( دراسة تطبيقية في معمل منسوجات ذي قار)

Author: عماد فرهود محي الشريفي
Journal: Journal of University of Babylon مجلة جامعة بابل ISSN: 19920652 23128135 Year: 2018 Volume: 26 Issue: 7 Pages: 570-579
Publisher: Babylon University جامعة بابل

Loading...
Loading...
Abstract

Forecasting, in time series is an important in planning and making assumptions about future events using different statistical methods, and depends on estimating the value of a variable at a future date. The study reviewed the missing views in the time series (a model without loss of observations and three models was assumed to be lost in the views of the dependent variable in different locations in the series) ,After a simple linear regression of the four models of the analysis show that the series without losing it show coherent and clear in their dealings and morally within the statistical acceptable levels, and the loss of view where what is its position within the series and it show obvious effect on the estimated value of any expected value is much greater than the value of truth The Akaike test was used to compare the models and the test results indicated the model's superiority without loss. and has recommended the researcher on the need to use all the views in the dependent variable without loss prediction in the case of a general trend of time and chain succession will researcher estimates far away from the real value which negatively affects the decision-making.

يعد التنبُّؤ في السلاسل الزمنية ذا أهمية في التخطيط ووضع الافتراضات حول أحداث المستقبل باستعمال الطرق الإحصائية المختلفة, ويعتمد عليه في تقدير قيمة متغير في تاريخ مستقبلي.وقد استعرض البحث المشاهدات المفقودة في السلسلة الزمنية ومدى تأثيرها في التقدير, إذ تم تصميم أربعة نماذج للسلسلة الزمنية نفسها (نموذج من دون فقد في المشاهدات وثلاثة نماذج تم افتراض وجود فقد في مشاهدات المتغير التابع بمواقع مختلفة في السلسلة), وبعد اجراء تحليل الانحدار الخطي البسيط للنماذج الأربعة تبين أنّ السلسلة من دون فقد أظهرت تماسكاً واضحاً في معاملاتها ومعنويا ضمن المستويات الإحصائية المقبولة, وان فقدان مشاهدة اين ما يكون موقعها داخل السلسلة أظهرت تأثيراً واضحاً على القيمة المقدرة, أي القيمة المتوقعة أكبر بكثير من القيمة الحقيقية, وتم أستعمال اختبار اكايكي للمفاضلة بين النماذج وكانت نتائج الاختبار تشير بأفضلية النموذج من دون فقد. وقد أوصى الباحث على ضرورة أستعمال المشاهدات جميعها في المتغير التابع من دون فقد في حالة التنبؤ بالسلسلة الزمنية ذات الاتجاه العام, وخلافه سيصل الباحث الى تقديرات تبعد كل البعد عن القيمة الحقيقية مما يؤثر سلبا على اتخاذ القرار.

Listing 1 - 5 of 5
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (5)


Language

English (3)

Arabic (1)

Arabic and English (1)


Year
From To Submit

2018 (1)

2014 (1)

2012 (2)

2011 (1)