التقديرات الضبابية في الإحصاء المكاني
Fuzzy Estimations in Spatial Statistics
- الباحث
- جعفر موسى محمد خلف
- المشرف
- ميسون مال الله عزيز - عامر فاضل توفيق
- الجامعة
- جامعة الموصل
- الكلية / القسم
- كلية علوم الحاسوب والرياضيات / الرياضيات
- الشهادة
- دكتوراه
- السنة
- 2022
- لغة الرسالة
- عربي
- الكلمات المفتاحية
- التقديرات الضبابية ; الإحصاء المكاني ; الانحدار المكاني ; البيانات الضبابية
الملخص
تتناول الاطروحة الصياغة النظرية لنماذج الانحدار المكانية Spatial Regression Model للبيانات المكانية الضبابية Spatial Fuzzy Data للمتغيرات المعتمدة والمستقلة وبافتراض قيم alleall الهشة 01150)من Aga وتقديم اسلوب مقترح لمعالجتها عمليا من جهة اخرى وقد دعمت بأجراء مقارنة لطريقتي تقدير لمعلمات نموذج بواسطة طريقة المربعات الصغرى الاعتيادية والامكان الاعظم. تم دراسة اربعة نماذج تمثلت في أنموذج الضبابي للانحدار الذاتي المكاني البحت ،(FPSAM) وأنموذج المتغير المستقل الضبابي (FLIVM) وأنموذج التخلفي المكاني الضبابي ،(FSAR) وأنموذج الخطأ المكاني الضبابي (FSEM) تمت المعالجة بأسلوبين: الاسلوب الاول الجزء التجريبي وتمثل في دراسة تأثير ore المتغيرات المستقلة في عملية التقدير ودراسة تأثير حجم العينة وثبات عدد المتغيرات في عملية التقديرء والأسلوب الثاني الجزء التطبيقي والذي تمثل في دراسة بيانات مكانية تمثل Glare ase الحوادث المرورية للمركبات ل 38 مدينة عراقية لعام 2018،ءتم تضبيبها الى شبه المنحرف Trapezoidal fuzzy number وباستخدام طريقة النقطة الوسطى centroid method تم تحويلها لبيانات هشة Crisp والتي طبقت على النماذج الاربعة بالصيغة الضبابية ، وتم الاستعانة بمعيار جذر متوسط مربعات الخطأ RMSE ومعيار Rig; للمقارنة بين طرائق التقدير لتحديد طريقة التقدير الافضلء واظهرت النتائج تطابق الجزء التطبيقي مع الجزء التجريبي بعد استخدام معيار المقارنة ، وجاء نموذج التخلفي المكاني الضبابي FSAR بأفضلية ملائمة لبيانات التطبيقية Gigs طريقة المربعات الصغرى الاعتيادية. |
Abstract
This thesis deals with theoretical formulation of spatial regression models for spatial fuzzy data for dependent and independent variables, assuming crisp parameter values on the one hand, and proposed method for dealing with it practically presented on the other hand, It was supported by a comparison of two methods of estimating the parameters by ordinary least squares and maximum likelihood . Four models have been studied, they represente fuzzy models of Fuzzy Pure Spatial Autoregressive Model (FPSAM) , Fuzzy Lagged Independent Variable Model (FLIVM) , Fuzzy Spatial Lag Model (FSLM) or ( FSAR) and Fuzzy Spatial Error Model (FSEM) , We have used two methods, First method,is the experimental side, consisted of studying the effect of the number of the regresser variables in the procedure estimation process and studying the effect of sample size and the stability of the number of variables in the estimation process, The second method is an applied aspect, which represents the number of spatial deaths as a result of traffic accidents for six Iraqi cities for the year 2018,it is Fuzzyfication to trapezoidal fuzzy number, and by centroid method converted to crisp data which applied to the four Fuzzy models, the criterion root mean square error (RMSE) and adjusted determinant coefficient was used to compare the estimation methods to determine the best estimation method, The results showed that the practical side was equivalent to the experimental side, FSAR model was a good fit for the applied data and according to the ordinary least squares method.
طلب نسخة من الملف
الملفات غير منشورة على الموقع. اترك بياناتك وسيتواصل معك موظفو قسم الشؤون الثقافية والفنون لإرسال النسخة مجاناً.