تقدير انموذج الانحدار الخطي الضبابي باستعمال طريقة A.R.Arabpour And M.Tata

المؤلفون

  • ازهار ناجي كاظم
  • نبأ نعيم مهدي

DOI:

https://doi.org/10.31272/jae.i144.1243

الكلمات المفتاحية:

انموذج الانحدار الضبابي، دالة الانتماء، البيانات الضبابية، اختبارt لمعنوية المعلمات الضبابية

الملخص

 يعد الانحدار الخطي الضبابي (Fuzzy Linear Regression) الأداة المثلى لتحليـل البيانـات البـارزة بصفتها غير دقيقة وغير محددة بوضوح، إذ أن استعمال الطرائق الضبابية في تحليل تلك البيانات يمكن أن يؤدي إلى تحسين الدقة والموثوقية في تقدير العلاقات بين المتغيرات. تناول البحث تقدير انموذج الانحدار الخطي الضبابي بمتغير استجابة ضبابي (Fuzzy) مثلثي ومتغيرات توضيحية قطعية (Crisp) ومعلمات ضبابية (Fuzzy) مثلثية باستعمال طريقة A.R.Arabpour And M.Tata  للتقدير، أما بيانات الدراسة فكانت عن مرض ارتفاع ضغط الدم الانقباضي والانبساطي (Systolic and diastolic  hypertension) كمتغير استجابة ضبابي ومجموعة من العوامل المؤثرة عليه كمتغيرات توضيحية قطعية غير ضبابية متمثلة بـ (العمر(Age)، الوزن (Weight)، فحص سكر الدم (Glycemia)، الدهون الثلاثية (Triglyce)، الكوليسترول (Cholesterol)) ولمجموعة من المرضى والبالغ عددهم (125) مريض تم الحصول عليها من مستشفى بلد العام في محافظة صلاح الدين في محاولة لمعرفة تأثير كل من هذه العوامل قيد الدراسة على ارتفاع ضغط الدم الانقباضي والانبساطي، وتم الاستعانة ببرنامج MATLAB للحصول على النتائج وكانت النتائج تؤكد طردية العلاقة بين متغير الاستجابة الضبابـي والمتغيرات التوضيحية غير الضبابية، كما كانت نتائج اختبار t تؤكد على معنوية العلاقة بينهم، مما يفسر أن ارتفاع ضغط الدم الانقباضي والانبساطي قد يتأثر بشكل  طردي بزيادة أي من المتغيرات التوضيحية قيد الدراسة

التنزيلات

تنزيل البيانات ليس متاحًا بعد.

المراجع

[1] Arabpour, A. R., & Tata, M. (2008). "Estimating the parameters of a fuzzy linear regression model". Iranian Journal of Fuzzy Systems, 5(2), 1-19.

[2] Asai, H. T. S. U. K., Tanaka, S., & Uegima, K. (1982)." Linear regression analysis with fuzzy model". IEEE Trans. Systems Man Cybern, 12, 903-907.‏ DOI: https://doi.org/10.1109/TSMC.1982.4308925

[3] Klir, G. J., & Yuan, B. (1996). "Fuzzy sets and fuzzy logic: theory and applications". Possibility Theory versus Probab. Theory, 32(2), 207-208.‏

[4] Nowakov´a, J.& Pokorn´y, M. (2013). "Fuzzy Linear Regression Analysis." 12th IFAC Conference on Programmable Devices and Embedded Systems, Czech Republic. DOI: https://doi.org/10.3182/20130925-3-CZ-3023.00079

[5] Pedrycz, W., & Gomide, F. (1998)." An introduction to fuzzy sets: analysis and design". MIT Press.‏ DOI: https://doi.org/10.7551/mitpress/3926.001.0001

[6] Ramly, N., Rusiman, M. S., Ismail, S., Hamzah, F. M., & Gürünlü Alma, Ö. (2023)." An adjustment degree of fitting on fuzzy linear regression model toward manufacturing income". DOI: https://doi.org/10.11591/ijai.v12.i2.pp543-551

[7] Ross, T. J. (2010)." Properties of membership functions, fuzzification, and defuzzification". Fuzzy logic with engineering applications, 89-116.‏ DOI: https://doi.org/10.1002/9781119994374.ch4

[8] Shapiro, A. F. (2005)." Fuzzy regression models". Article of Penn State University, 102(2), 373-383.‏

[9] Wu, H. C. (2003)." Linear regression analysis for fuzzy input and output data using the extension principle". Computers & Mathematics with Applications, 45(12), 1849-1859.‏‏ DOI: https://doi.org/10.1016/S0898-1221(03)90006-X

التنزيلات

منشور

2024-07-25

كيفية الاقتباس

تقدير انموذج الانحدار الخطي الضبابي باستعمال طريقة A.R.Arabpour And M.Tata. (2024). مجلة الإدارة والاقتصاد, 49(144), 98-109. https://doi.org/10.31272/jae.i144.1243

المؤلفات المشابهة

31-40 من 124

يمكنك أيضاً إبدأ بحثاً متقدماً عن المشابهات لهذا المؤلَّف.