مقارنة بين عدة طرق لاختيار معلمة التنعيم لمقدر الانحدار اللامعلمي
مقالة الشريط الجانبي
Deprecated: Return type of Carbon\Carbon::createFromTimestamp($timestamp, $tz = null) should either be compatible with DateTime::createFromTimestamp(int|float $timestamp): static, or the #[\ReturnTypeWillChange] attribute should be used to temporarily suppress the notice in /home/sebha/public_html/journal/lib/pkp/lib/vendor/nesbot/carbon/src/Carbon/Traits/Timestamp.php on line 29
يونيو 28, 2019
-
معلمة التنعيم, دالة الوزن, المحاكاة
الملخص
عند تقدير دالة الانحدار باستخدام local polynomial regression فإن اختيار معلمة التنعيم تلعب دورا حساسا. القيم الكبيرة لمعلمة التنعيم تؤدي إلى (over smoothing) بينما القيم الصغيرة جدا تعطي مقدر متذبذب wiggly smoothing)) بينما الاختيار الأمثل سوف يكون أقرب ما يكون لوصف دالة الانحدار.في هذه الورقة تم إجراء العديد من تجارب المحاكاة باستخدام برنامج Rلأجل مقارنة الأداء العملي لعدة طرق لاختيار معلمة التنعيم وهي: (CV), (GCV), (ADP). باستخدام أربعة نماذج انحدار مختلفة وأحجام عينة مختلفة ودوال وزن kernel functions والنتائج بينت أن طريقة (GCV) تعطي نتائج أفضل في حالة أحجام العينة صغير وعند استخدام دالة وزن (Gaussian) بينما طريقة (ADP) تعطي نتائج أفضل في حالة أحجام العينة كبير وعند استخدام دالة وزن (triweight).
النص الكامل
المراجع
[1]-Abdelkder A. K. (2009). A Comparison Between Global and Adaptive Bandwidths Using(DPI) and (RSC) Selection Methods. Unpublished M.Sc thesis. Dept of Statistics, University of Garyounis ,Libya.
[2]-Fan, J., and Gijbels, I (1995a). Data-driven bandwidth selection inlocal polynomial fitting: variable bandwidth and spatial adoption.Journal of Royal Statistical Society (B)57 ,No.2,371-394.
[3]-Fan, J., and Gijbels, I (1995b). Adaptive order Polynomial fitting:bandwidth robustification and bias reduction. Journal of Computationaland Graphical Statistics 4,213-277.
[4]-Fan, J., and Gijbels, I. (1996). Local Polynomial Modeling and ItsApplications. Chapman& Hall. London.
[5]-Mami, A.(2002). Local Polynomial Regression with Applications To both Independent and Longitudinal Data. Unpublished Ph.D thesis Dept. of Statistics, University of Manchester United Kingdom.
[6]-R Development Core Team, R: A Language and environment for statistical computing, R Foundation for statistical computing Vienna, ISBN 3-900051-07-0, 2005.
[7]-Wand, M. P. and Jones, M. C. (1995). Kernel Smooting .Chapman&Hall London.[8]-Yang, L. (2006).Have you considered nonparametric regression? Michigan State University 1,1-2.
المؤلفون
هذا العمل مرخص بموجب Creative Commons Attribution 4.0 International License.
في بيان موجز، تتعلق الحقوق بنشر وتوزيع البحوث المنشورة في مجلة جامعة سبها حيث يجب على المؤلفين الذين نشروا مقالاتهم في مجلة جامعة سبها كيف يمكن استخدامها أو توزيع مقالاتهم. ويحتفظون بجميع حقوقهم في المصنفات المنشورة، مثل (على سبيل المثال لا الحصر) الحقوق التالية:
- حقوق الطبع والنشر وحقوق الملكية الأخرى المتعلقة بالمقال المقدم، مثل حقوق براءات الاختراع.
- بحث منشور في مجلة جامعة سبها ويستخدم في الأعمال المستقبلية الخاصة به، بما في ذلك المحاضرات والكتب، والحق في إعادة إنتاج المقالات لأغراضها الخاصة، والحق في الأرشفة الذاتية لمقالاتهم.
- الحق في الدخول في مقال منفصل، أو للتوزيع غير الحصري لمقالهم مع إقرار بنشره الأولي في مجلة جامعة سبها.
- بيان الخصوصية سيتم استخدام الأسماء وعناوين البريد الإلكتروني التي تم إدخالها في موقع مجلة جامعة سبها للأغراض المذكورة فقط والتي استخدمت من أجلها.