مقارنة بضعة مقدرات لاخطية لتقدير دالة الانحدار
DOI:
https://doi.org/10.33095/jeas.v18i69.969الكلمات المفتاحية:
: دوال الانحدار، المقدر الخطي الموضعي، المقدر شبه المعلمي المدمج، مقدر الشبكة العصبية الاصطناعية، الشبكات العصبية ذات الانتشار العكسي للخطأ، regression function, Local Linear estimator, Combined semi-parametric estimator, Artificial neural network estimator (ANN), Back propagation Neural Netsالملخص
تركز هذا البحث على تقدير دالة الانحدار المتمثل بتطبيق عملي يشير الى كمية صادرات النفط السعودي كدالة بدلالة عدد حقول النفط المكتشفة فيها ،اذ تم اخذ السعودية ودراسة صادراتها كونها تعد من احدى كبريات الدول المصدرة للنفط ومن الدول المستقرة سياسيا وماليا وامنيا في منطقة الخليج العربي والشرق الاوسط .
ولغرض دراسة سلوك البيانات تبين ان السلوك الناتج لم يكن متبعا نمطا خطيا معروفا ولم تكن هنالك امكانية لمعرفة الاتجاه العام الناتج عن تلك الصادرات ،اذ لوحظ من خلال رسم البيانات وجود نمطا غير خطيا مما قاد هذا الى استخدام مقدرات لاخطية لامعلميه ،شبه معلميه فضلا عن مقدر يسمى بمقدر الشبكة العصبية الاصطناعية.
وبينت النتائج ان افضل مقدر اعطى تقديرا وافيا وكافيا وعبرعن الظاهرة المدروسة بشكل سليم هو مقدر الشبكة العصبية الاصطناعي الذي اثبت تفوقه على المقدرات اللامعلميه وشبه المعلميه المستخدمة في هذا البحث
التنزيلات
منشور
إصدار
القسم
الرخصة
Articles submitted to the journal should not have been published before in their current or substantially similar form or be under consideration for publication with another journal. Please see JEAS originality guidelines for details. Use this in conjunction with the points below about references, before submission i.e. always attribute clearly using either indented text or quote marks as well as making use of the preferred Harvard style of formatting. Authors submitting articles for publication warrant that the work is not an infringement of any existing copyright and will indemnify the publisher against any breach of such warranty. For ease of dissemination and to ensure proper policing of use, papers and contributions become the legal copyright of the publisher unless otherwise agreed.
The editor may make use of Turtitin software for checking the originality of submissions received.
