تقدير انموذج الانحدار شبه المعلمي الضبابي بمدخلات ضبابية ومخرجات ضبابية

المؤلفون

DOI:

https://doi.org/10.31272/jae.i148.1424

الكلمات المفتاحية:

انموذج الانحدار شبه المعلمي الضبابي، طريقة التمهيد، الطريقة التكعيبية Goodness .of. fit

الملخص

يُعد أنموذج الانحدار شبه المعلمي الضبابي (Fuzzy Semi-Parametric Partial linear Model) من النماذج المهمة لتحليل البيانات لكونه يتكون من جزأين جزء معلمي وجزء لا معلمي . تناول البحث طريقة تقدير الجزء المعلمي بطريقة المربعات الصغرى الاعتيادية الضبابية Fuzzy Ordinary least Square  وتقدير الجزء اللامعلمي بطريقة التمهيد (Kernel Smoothing) باستخدام الدوال (Triangular , Gaussian , Epanechnikov ) وباستخدام أسلوب المحاكاة بواسطة برنامج (MATLAB)  للحصول على النتائج و لأربع حجوم للعينات (50 , 75 , 150 , 200)  وبتباين (0.1 , 0.5 , 0.9)  وبتكرار التجربة 1000  مرة  وتبين من خلال مقارنة النتائج ان طريقة Speckman- Gaussian هي الأفضل لكونها تمتلك اقل Goodness. of. fit.

التنزيلات

تنزيل البيانات ليس متاحًا بعد.

المراجع

[1] Abbas, M. S. (2017). Estimation of a fuzzy nonparametric regression model using some smoothing methods with a practical application [Doctoral dissertation, Department of Statistics, University of Baghdad, Iraq].

[2] Abbas, M. S. (2021). An applied comparison between fuzzy regression models [Master's thesis, Department of Statistics, Al-Mustansiriya University, Baghdad, Iraq].

[3] Ataeian, S. M., & Darbandi, M. J. (2011). Analysis of Quality of Experience by applying Fuzzy logic: A study on response time [Unpublished master’s thesis]. Blekinge Institute of Technology.

[4] Chen, H. (1988). Convergence rates for parametric components in a partly linear model. The Annals of Statistics, 16(1), 136–146. https://doi.org/10.1214/aos/1176350731 DOI: https://doi.org/10.1214/aos/1176350695

[5] Diamond, P. (1988). Fuzzy Least Squares Information. Sciences, 46, 141–157. https://doi.org/10.1016/0020-0255(88)90045-3 DOI: https://doi.org/10.1016/0020-0255(88)90047-3

[6] Faisal, R. D. (2020). Using some methods for estimating nonparametric and semiparametric regression functions with application [Master's thesis, Department of Statistics, Al-Qadisiyah University, Diwaniyah, Iraq].

[7] Hammoud, M. Y. (2000). A comparison of nonparametric Kernel estimators for estimating regression functions [Master's thesis, Department of Statistics, University of Baghdad].

[8] Harezlak, J. (2018). Semiparametric Regression with R. Department of Statistics, Ithaca, New York. DOI: https://doi.org/10.1007/978-1-4939-8853-2

[9] Härdle, W., & Müller, M. (1997). Multivariate and semiparametric kernel regression. Discussion Papers, Interdisciplinary Research Project 373: Quantification.

[10] Hesamian, G., Akbari, M. G., & Asadollahi, M. (2017). Fuzzy semi-parametric partially linear model with fuzzy inputs and fuzzy outputs. Expert Systems with Applications, 71, 230–239. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2016.11.025 DOI: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2016.11.032

[11] Mohamed, B., Hamdi, A., & Abdul Hamid, N. (2019). Using the fuzzy TOPSIS method to study the importance of factors that distinguish the performance of institutions. Journal of Economic, Management and Commercial Sciences, 12(2).

[12] Shamal, I. H. (2022). Some methods for estimating the fuzzy semiparametric logistic regression model with estimation [Doctoral dissertation, Department of Statistics, University of Baghdad].

التنزيلات

منشور

2025-06-01

كيفية الاقتباس

تقدير انموذج الانحدار شبه المعلمي الضبابي بمدخلات ضبابية ومخرجات ضبابية. (2025). مجلة الإدارة والاقتصاد, 50(148), 7-1. https://doi.org/10.31272/jae.i148.1424

المؤلفات المشابهة

71-78 من 78

يمكنك أيضاً إبدأ بحثاً متقدماً عن المشابهات لهذا المؤلَّف.