مقارنة بعض طرق تقدير انموذج الانحدار اللوجستي شبة المعلمي الضبابي في حالة وجود مشكلة التعدد الخطي مع تطبيق عملي
الكلمات المفتاحية:
انموذج الانحدار اللوجستي شبة المعلمي الضبابي ، مشكلة التعدد الخطي، الرقم الضبابي المثلثي، مقدرات المربعات الصغرى الاعتيادية الضبابية ، مقدرات ليو للوجستي الضبابية.الملخص
تناول هذا البحث انموذج الانحدار اللوجستي شبة المعلمي الضبابي في حالة وجود مشكلة التعدد الخطي عندما يكون انموذج الانحدار الخطي غير مناسب في تحليل البيانات، في هذا الانموذج متغير الاستجابة والمعلمات ضبابية أي تمثل الرقم الضبابي المثلثي، ويتم تقدير هذا الانموذج على مرحلتين في المرحلة الأولى يتم تقدير الجزء المعلمي للأنموذج من خلال مقدرات المربعات الصغرى الاعتيادية الضبابية ومقدرات ليو للوجستي الضبابية ، بينما في المرحلة الثانية يتم تقدير الجزء اللامعلمي من خلال مقدرات نداريه واتسون عندما تكون دوال كيرنل تمثل دالة Gaussian والدالة المقترحة.
تم استعمال بيانات حقيقية ضبابية تمثل الفشل الكلوي في تقدير الأنموذج، إذ كان متغير الاستجابة الضبابي يمثل نسبة الإصابة بالفشل الكلوي، والمتغيرات التوضيحية التي تعاني من مشكلة التعدد الخطي تمثل العوامل التي تؤثر على الإصابة بالفشل الكلوي، ومن خلال متوسط مربعات الخطأ كانت النتائج تدل على افضلية مقدرات ليو للوجستي الضبابية على مقدرات المربعات الصغرى الاعتيادية الضبابية في تقدير انموذج الانحدار اللوجستي شبة المعلمي الضبابي في حالة وجود مشكلة التعدد الخطي عند استعمال دالة كيرنل المقترحة.
التنزيلات
المراجع
- Abbas, Muayad S. (2017). Fuzzy nonparametric regression model estimation using some smoothing methods. Dissertation in statistics. College of Administration & Economics. University of Baghdad.
- Cheng, C. B., & Lee, E. S. (1999). Nonparametric fuzzy regression k-NN and kernel smoothing techniques. Computers & Mathematics with Applications, 38(3-4), 239-251.
- Donoso, S., Marín, N., & Vila, M. A. (2006, June). Quadratic programming models for fuzzy regression. In Proceedings of international conference on mathematical and statistical modeling in honor of Enrique Castillo.
- Ebaid, R., Farghali, R., & Abo-El-Hadid, S. (2017). A mathematical programming approach for Liu-type estimator. Advances and Applications in Statistics, 50(4), 293.
- Gao, Y., & Lu, Q. (2018). A fuzzy logistic regression model based on the least squares estimation. Computational and Applied Mathematics, 37(3), 3562-3579.
- Härdle, W. K., Müller, M., Sperlich, S., & Werwatz, A. (2004). Nonparametric and semiparametric models. Springer Science & Business Media.
- Hesamian, G., & Akbari, M. G. (2017). Semi-parametric logistic regression model with exact inputs and intuitionistic fuzzy outputs. Applied Soft Computing, 58, 517-526.
- Inan, D., & Erdogan, B. E. (2013). Liu-type logistic estimator. Communications in Statistics-Simulation and Computation, 42(7), 1578-1586.
- Mohammed, Mohammed J. & Rashid, Dhafer, H. (2007). Robust Estimations for Fuzzy Regression. The 1st Arab Statistical Conference. Amman-Jordan 12-13nov/2007.
- Namdari, M., Abadi, A., Taheri, S. M., Rezaei, M., Kalantari, N., & Omidvar, N. (2014). Effect of folic acid on appetite in children: Ordinal logistic and fuzzy logistic regressions. Nutrition, 30(3), 274-278.
- Shahmandi, M., Farmanesh, F., Gharahbeigi, M. M., & Shahmandi, L. (2013). Data Analyzing by Attention to Weighted Multicollinearity in Logistic Regression Applicable in Industrial Data. British Journal of Applied Science & Technology, 3(4), 748-763.
- Shemail, A. H., & Mohammed, M. J. (2022). Comparison between some estimation methods for an intuitionistic fuzzy semi-parametric logistic regression model with practical application about covid-19. International Journal of Nonlinear Analysis and Applications, 13(1), 3723-3732.
- Speckman, P. (1988). Kernel smoothing in partial linear models. Journal of the Royal Statistical Society: Series B (Methodological), 50(3), 413-436.
- Wu, J., Asar, Y., & Arashi, M. (2018). On the restricted almost unbiased Liu estimator in the logistic regression model. Communications in Statistics-Theory and Methods, 47(18), 4389-4401.
- Zadeh, L. A. (1965). Fuzzy Sets*. Information control, 8, 338—353.
التنزيلات
منشور
Deprecated: Return type of Carbon\Traits\Date::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/iqserver/journals/kjeas.uowasit.edu.iq/lib/pkp/lib/vendor/nesbot/carbon/src/Carbon/Traits/Timestamp.php on line 29
2023-04-14
