اشترك بالحزمة الذهبية واحصل على وصول غير محدود شمرا أكاديميا
تسجيل مستخدم جديدحل التناقض بين معنوية نموذج الانحدار و عدم معنوية إحدى معاملاته
Solving the problem 0f discrepancy between the significance of regression model and non- significance of one of its parameter
1570
2 43
0
(
0
)
تمت اﻹضافة من قبل
Shamra Editor
اسأل ChatGPT حول البحث
تعد مشكلة القيم الشاذة من المواضيع الهامة التي تؤثر على تقدير الوسطاء الإحصائية و بخاصة وسطاء نموذج الانحدار . حاولنا في هذا البحث تقديم فكرة شاملة عن القيم الشاذة و بعض طرائق اكتشافها و معالجتها بالإضافة لذلك قمنا بوضع خوارزمية جديدة تساعد في ايجاد تقدير للقيم الشاذة ، الأمر الذي يؤدي لمعالجتها و الحصول على نتائج دقيقة لنموذج الانحدار.
The problem of outliers values is considered one of the important objects that affect the estimation of statistical intermediaries specially regression model intermediaries. We have tried in this research to introduce a comprehensive study Of the outliers and some ways of exploring and treating them. In addition to , we have put anew algorithm that helps to find the estimation of the outliers. This matter helps in treating outliers and getting exact results in regression analysis.
مراجعة الذكاء الصنعي:
ملخص البحث
تناقش الورقة مشكلة القيم الشاذة وتأثيرها على تقدير الوسطاء الإحصائية، خاصة في نماذج الانحدار. يقدم الباحثون خوارزمية جديدة لاكتشاف ومعالجة القيم الشاذة لتحسين دقة نتائج نماذج الانحدار. تم تحليل بيانات حقيقية من عشرين شحنة كيماويات باستخدام البرنامج الإحصائي، وتم تعديل القيم الشاذة باستخدام الخوارزمية المقترحة. النتائج أظهرت أن النموذج الانحداري أصبح معنويًا بعد معالجة القيم الشاذة، مما يؤكد فعالية الخوارزمية في تحسين دقة النماذج الإحصائية.
قراءة نقدية
دراسة نقدية: الورقة تقدم مساهمة مهمة في معالجة مشكلة القيم الشاذة في نماذج الانحدار، ولكن هناك بعض النقاط التي يمكن تحسينها. أولاً، كان من الأفضل تقديم مقارنة بين الخوارزمية الجديدة والطرق التقليدية لمعالجة القيم الشاذة لتوضيح الفوائد بشكل أكبر. ثانيًا، لم يتم التطرق بشكل كافٍ إلى تأثير حجم العينة على فعالية الخوارزمية، وهو جانب مهم يجب أخذه في الاعتبار. أخيرًا، كان من الممكن تقديم تطبيقات عملية أخرى للخوارزمية في مجالات مختلفة لتعزيز فهم القارئ لأهميتها وتطبيقاتها المتنوعة.
أسئلة حول البحث
-
ما هي المشكلة الرئيسية التي تناقشها الورقة؟
تناقش الورقة مشكلة القيم الشاذة وتأثيرها على تقدير الوسطاء الإحصائية في نماذج الانحدار.
-
ما هي الخوارزمية الجديدة التي قدمها الباحثون؟
قدم الباحثون خوارزمية جديدة لاكتشاف ومعالجة القيم الشاذة لتحسين دقة نتائج نماذج الانحدار.
-
ما هي النتائج التي توصل إليها الباحثون بعد تطبيق الخوارزمية؟
النتائج أظهرت أن النموذج الانحداري أصبح معنويًا بعد معالجة القيم الشاذة، مما يؤكد فعالية الخوارزمية في تحسين دقة النماذج الإحصائية.
-
ما هي التوصيات التي قدمها الباحثون في نهاية الورقة؟
أوصى الباحثون بضرورة تشخيص وتقليل أثر القيم الشاذة عند تطبيق نموذج تحليل الانحدار الخطي المتعدد وتعميم الخوارزمية لمعالجة القيم الشاذة في حال وجودها في أكثر من متغير مستقل.
المراجع المستخدمة
Johnson Richard A. and Wichern , Dean w, Applied multivariate statistical Analysis , 6th ed . , pearson prentice Hall ,2007
NETREK J ., WASSERMAN W ., M.KUTNER – Applied linear statistical models experimental designer by richarel .Irwin,P 255.1992
قيم البحث
اقرأ أيضاً
لقد قمنا في هذا البحث بدراسة الارتباط الخطي المتعدد بين المتغيرات المستقلة في
نموذج الانحدار الخطي المتعدد في حالة وجود خلل في أحد شروط النموذج
الأساسية ، و عرضنا دراسة نظرية مرجعية لأنواع الارتباط الخطي و أسباب ظهور
مشكلة الارتباط الخطي المتعدد،
و بعض طرائق الكشف عنها.
إضافة لذلك تطرقنا لبعض الطرائق التي تعالج حالات الارتباط الخطي المتعدد ،
ثم قدمنا طريقة جديدة لمعالجة الارتباط الخطي المتعدد .
فمن خلال هذه الطريقة الجديدة لاحظنا أنه قد تمت معالجة الارتباط الخطي
من جهة و كذلك حللنا مشكلة التناقض بين معنوية نموذج الانحدار و عدم معنوية
معامل أو أكثر من معاملاته.
يهدف البحث الحالي إلى تدريج مقياس السيكاثينيا من اختبار منيسوتا المتعدد الأوجه
للشخصية النسخة الثانية، و الوصول إلى شكل جديد مختصر للاختبار متحرر من
خصائص العينة والبنود، باستخدام النموذجين أحادي و ثنائي المعلم، و اختبار أثر متغيرين
في نتائج تدريج
مقياس السيكاثينيا و هما ( النموذج المستخدم، حجم العينة ) باستخدام
محكات الدقة المتمثلة في الخطأ المعياري و الثبات و دالة المعلومات .
ترجع صعوبة دراسة طرائق تحليل الانحدار المتعدد إلى فهم و تفسير العلاقات المتشابكة
بين المتغيرات التي تؤثر في الظاهرة المدروسة والى ضخامة البيانات التي يجب تحليلها
و بخاصة وجود بعض من هذه البيانات الشاذة .
لقد قمنا في هذا البحث بدراسة و معالجة البيا
نات الشاذة الموجودة في بيانات نموذج
الانحدار الخطي المتعدد في حالة وجود اثنين أو أكثر من معاملات هذا النموذج غير
معنوية ، و أوجدنا خوارزمية لحل مشكلتي وجود البيانات الشاذة من جهة و حل مشكلة
معنوية نموذج الانحدار و عدم معنوية معامل أو أكثر من جهة أخرى .
في هذا البحث ندرس إمكانية المساهمة في حل مسألة البائع المتجول Traveling Salesman Problem (TSP , التي هي مسألة من النوع NP-hard و لا توجد حتى الآن خوارزمية تقدم لنا الحل الأمثل لهذه المسألة ، فكل الخوارزميات المستخدمة تعطي حمولاً تقريبية .
سجل دخول لتتمكن من نشر تعليقات
التعليقات
جاري جلب التعليقات
سجل دخول لتتمكن من متابعة معايير البحث التي قمت باختيارها
