مقارنة بين مصفوفتي التجاور المكاني (Rook, Queen) لأنموذج ٍSAR-MA باستخدام MLE لمرض السكري
DOI:
https://doi.org/10.31272/jae.i149.1366الكلمات المفتاحية:
أنموذج الانحدار الذاتي للاوساط المتحركة المكانية ، دالة الامكان الاعظم ، اختبار مورانالملخص
الهدف من هذه الدراسة هو تقييم تأثير مصفوفات التجاور المختلفة (روك وكوين) على دقة نموذج الانحدار الذاتي للاوساط المتحركة المكانية ( ( SAR-MA) وفحص تأثير التبعية المكانية على تقديرات النموذج باستخدام داله الإمكان الاعظم (MLE.) , واعتمدت الدراسة على بيانات مرض السكري الفعلية المتعلقة بالأطفال العراقيين في عام 2024، حيث تم جمع البيانات من محافظات مختلفة، بما في ذلك المتغيرات مثل العمر والجنس ومستوى السكر التراكمي في الدم وعوامل أخرى تؤثر على انتشار المرض، تم اختبار وجود الاعتماد المكاني باستخدام اختبار موران Z. , وقد تم استخدام طريقة دالة الإمكان الاعظم (MLE) ) لتقدير معلمات النموذج، واقترحت الدراسة استخدام نموذج SAR-MA مع مصفوفه التجاور روك في التحليل المكاني لضمان دقة التقديرات وتوسيع نطاق التطبيقات المستقبلية للنماذج المكانية في مجالات مثل الاقتصاد والتخطيط الحضري. وعلاوة على ذلك، أظهرت النتائج اعتمادًا مكانيًا ملحوظًا في بعض المتغيرات (S4، S5، ( S8 بينما لم يظهر في البعض الآخر.
التنزيلات
المراجع
[1] Akkar, A. A., Anber, J. A., & Ibrahim, W. S. (2023). The Study of Spatial Effect on Some Variables of Water Pollution in Baghdad Regions. Al-Rafidain University College For Sciences, (54). https://doi.org/10.55562/jrucs.v54i1.582 DOI: https://doi.org/10.55562/jrucs.v54i1.582
[2] Akkar, A. Abdali, & Hussein, S. Mohammad. (2019), “Some estimation methods for the two models SPSEM and SPSAR for spatially dependent data”, Journal of Economics and Administration Sciences Vol.25, No. (113), 499-525. https://doi.org/10.33095/jeas.v25i113.1710 DOI: https://doi.org/10.33095/jeas.v25i113.1710
[3] Anber, J. A., Majeed, G. H., Abed, M. Q., & Ibrahim, W. S. (2025). Using the Spatial Autoregressive Model to Study the Effect of Some Variables on the Mean. Iraqi Statisticians journal, 2(special issue for ICSA2025), 158-163. https://doi.org/10.62933/ns1nxx54 DOI: https://doi.org/10.62933/ns1nxx54
[4] Anselin, L. (1988). Spatial Econometrics: Methods and Models. Dordrecht: Springer. https://doi.org/10.1007/978-94-015-7799-1 DOI: https://doi.org/10.1007/978-94-015-7799-1
[5] Anselin, L. (1992). Spatial data analysis with GIS: An introduction to application in the social sciences (92-10). https://escholarship.org/uc/item/58w157nm
[6] Anselin, L. (2010). Thirty years of spatial econometrics. Papers in regional science, 89(1), 3-26. . https://doi.org/10.1111/j.1435-5957.2010.00279.x DOI: https://doi.org/10.1111/j.1435-5957.2010.00279.x
[7] Cliff, A. D., & Ord, K. (1970). Spatial Autocorrelation: A Review of Existing and New Measures with Applications. Economic Geography, 46(sup1), 269–292. https://doi.org/10.2307/143144. DOI: https://doi.org/10.2307/143144
[8] Cressie, N. A. C. (1993). Statistics for spatial data. . John Wiley & Sons
[9] Elhorst, J. P. (2014). Spatial econometrics: from cross-sectional data to spatial panels (Vol. 479, p. 480). Heidelberg: Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-642-40340-8 DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-642-40340-8
[10] Ibrahim, W. S., & Mousa, N. S. (2022). Estimation of the general spatial regression model (SAC) by the maximum likelihood method. International Journal of Nonlinear Analysis and Applications, 13(1), 2947-2957. http://dx.doi.org/10.22075/ijnaa.2022.6027
[11] Ibrahim, W. S., Majeedb, G. H., & Hussain, W. J. (2021). Comparison and estimation of a Spatial Autoregressive (SAR) model for cancer in Baghdad Regions. Int. J. Agricult. Stat. Sci. Vol, 17(1), 1921-1927. https://connectjournals.com/03899.2021.17.1921
[12] LeSage, J., & Pace, R. K. (2009). Introduction to spatial econometrics. Chapman and Hall/CRC. https://doi.org/10.1201/9781420064254 DOI: https://doi.org/10.1201/9781420064254
التنزيلات
منشور
إصدار
القسم
الرخصة
الحقوق الفكرية (c) 2025 Heba Aboud Ali, Wadhah S. Ibrahim
هذا العمل مرخص بموجب Creative Commons Attribution 4.0 International License.
مجلة الإدارة والاقتصاد هي مجلة مفتوحة المصدر حيث تكون جميع محتوياتها مجانية. تخضع مقالات هذه المجلة لشروط ترخيص المشاع الإبداعي المنسوب إلى المؤلف (CC-BY 4.0) (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/legalcode) الذي يسمح للمرخص لهم دون قيود بالبحث عن النص الكامل للمقالات أو تنزيله أو مشاركته أو توزيعه أو طباعته أو ربطه به، وفحصه للفهرسة وإعادة إنتاج أي وسيلة للمقالات بشرط أن ينسبوا إلى المؤلفين الفضل في ذلك (الاستشهاد). تسمح المجلة للمؤلفين بالاحتفاظ بحقوق الطبع والنشر لمقالهم المنشور.
. Creative Commons-Attribution (BY) 
