استخدام انحدار الحرف و الإنتروبي العظمى العامة في تحليل التلوث لمعمل اسمنت كركوك

العناوين الأخرى

Using ridge regression and generalized maximum entropy for the analysis of the environmental pollution of Kirkuk cement factory

المؤلفون المشاركون

الصفاوي، صفاء يونس
يحيى، مزاحم محمد

المصدر

المجلة العراقية للعلوم الإحصائية

الناشر

جامعة الموصل كلية علوم الحاسبات و الرياضيات

تاريخ النشر

2010-06-30

دولة النشر

العراق

عدد الصفحات

22

التخصصات الرئيسية

علوم الأرض و المياه و البيئة

الموضوعات

• التلوث
• المدن
• الإحصائيات
• الصحة العامة
• النفايات
• كركوك
• التنظيف
• النظافة

الملخص العربي

تناول البحث توصيف نموذج اقتصادي للتلوث البيئي ممثلا بالنفايات الصلبه و الإنبعاثات الغازية لمعمل إسمنت كركوك من خلال المتغيرات الداخلة في العملية الإنتاجية و هي الطاقة الكهربائية، النفط الأسود، التراب و الأحجار الكلسية للمدة (1984-2006).

نظرا لظهور مشكلة تعدد العلاقات الخطية التام بين المتغيرات التوضيحية للنموذج، فقد تم استخدام طريقتي انحدار الحرف و الإنتروبي العظمى العامة، باعتبار أن الطريقة الأولى من الطرائق الشائعة في حل مشكلة تعدد العلاقات الخطية، و الثانية باعتبارها من الطرائق الحديثة فضلا عن كونها أكثر مرونة في التعاطي مع هذه المشكلة.

تم الاعتماد على مؤشرات عوامل تضخم التباين (Variance Inflation Factors) و الدليل الشرطي (Condition Index) فضلا عن نسب التباين (Variance Proprtion) في عملية تشخيص مشكلة تعدد العلاقات الخطية.

من خلال التحليل تم التوصل إلى أن تقديرات طريقة الإنتروبي لها أخطاء معيارية أقل، فضلا عن أنها متفقة مع المنطق، إذ تبين أن الأحجار لها الأثر الأكبر في التلوث بالنفايات الصلبة، و إن متغيري النفط الأسود و الطاقة الكهربائية (المتولدة من الوقود الاحفوري) يقفان في مقدمة المتغيرات المؤثرة في التلوث بالإنبعاثات الغازية.

تم استخدام البرنامج الجاهز (SAS.9) في التحليل الاحصائي.

الملخص الإنجليزي

This paper specifies econometric model for environmental pollution such as solid waste and gas emissions of Kirkuk cement factory for the period (1984-2006) the variables used in the production process, which is electric power, black oil, clay and limestone.

We used ridge regression and Generalized Maximum Entropy (GME) to solve the multicollinearity problem,because this problem is appeared between the variables of the model.

The multicollinearity diagnostic is done by variance inflation factor, condition index and variance proportions.

From the analysis, we obtained the GME as the best estimation with respect to standard error of the parameters and logic.

The limestone has the largest influence in solid pollution and the black oil and electric power are the variables which affects gas emissions.

The (SAS.9) is used in the statistical analysis.

نوع البيانات

أوراق مؤتمرات

رقم السجل

BIM-255952

• APA
• MLA
• AMA