Blur estimate the parameters of multiple linear regression with practical application

Abstract

المستخلص يعد تحليل الانحدار أحد الأساليب الإحصائية التي تستخدم في الكثير من العلوم وتستخدم نظرية الاحتمالات في معالجة عدم التأكد الموجود في هذه النماذج الذي يعزى الى العشوائية ولكن في بناء النماذج عندما يكون تقدير الأنسان ذا أهمية يجب ان يتم استعمال النظرية الضبابية في معالجة عدم التأكد الذي يعزى الى الضبابية. ولإيجاد تقديرات المعلمات الضبابية لأنموذج الانحدار الضبابي تم استعمال طريقة (Tanaka) وتم استخدام عدة اساليب للتضبيب بيانات المتغير المعتمد منها اساليب مستخدمة مسبقاً واسلوب مقترح .وقد تم استعمال معيار متوسط مربعات الخطأ لمركز المعلمة وكذلك التشتت الكلي للمعلمات لمعرفة أفضل طرائق التقدير. وجد ان أقل متوسط مربعات خطأ لمركز المعلمة وكذلك أقل تشتت للمعلمات كان عند استعمال الأسلوب المقترح للتضبيب بيانات المتغير المعتمد نسبة الى أساليب التضبيب الأخرى. طبقت الطرائق السابقة في مجال النفط على بيانات حقيقية لأسعار النفط وإنتاج النفط والطلب على النفط كسلسلة زمنيه لـ (30) سنة . Abstract Regression analysis is one of statistical methods which is used in many of sciences. probability theory is used to deal with uncertainty in models which are attributed for random but in modeling some systems where human estimation is influential, we must deal with a fuzzy theory to deal with uncertainty which is attributed for fuzziness .to estimate the fuzzy parameters of fuzzy regression model we used the method of (tanaka).in method of (tanaka) we used several methods to fuzzify the dependent variable, by using the proposed method and anther methods are used previously. The mean square errors for the center of parameters and the sum of spread are used to compare between the methods.When applying the method of (tanaka) we found that the mean square errors and the sum of spread Camper with another methods ,When we use the proposed method for fuzziness are the minimum . the previous methods are applied by using oil prices and oil production and oil demand data as a time series with (30) years.