مقارنة لأساليب التقدير التكرارية للبيانات المرتبطة ذاتيا

العناوين الأخرى

Comparison of estimation repetitive methods of self-associated data

المؤلف

العبيدي، جنان عباس ناصر

المصدر

مجلة العلوم الاقتصادية و الإدارية

العدد

المجلد 15، العدد 53 (31 مارس/آذار 2009)، ص ص. 236-249، 14ص.

الناشر

جامعة بغداد كلية الإدارة و الاقتصاد

تاريخ النشر

2009-03-31

دولة النشر

العراق

عدد الصفحات

14

التخصصات الرئيسية

الرياضيات

الموضوعات

الملخص AR

في هذا البحث نستعرض أساليب الـ ARIMA(p, d, q), الـ EWMA و الـ DLM (النمذجة الديناميكية الخطية) بإيجاز لتكوين بنية الارتباط الذاتي للبيانات.

نعتمد خوارزميات التقدير التكرارية و التنبوء المعتمدة على أسلوب بيز و تنقية كالمان لمشاهدات مرتبطة.

نتحرى عن تاثير تلك المعالجات لمتوسط مربعات الخطأ (MSE) و نقارن بينهم باستخدام بيانات مولدة.

الملخص EN

In this study, we review the ARIMA (p, d, q), the EWMA and the DLM (dynamic linear moodelling) procedures in brief in order to accomdate the ac (autocorrelation) structure of data .We consider the recursive estimation and prediction algorithms based on Bayes and KF (Kalman filtering) techniques for correlated observations.We investigate the effect on the MSE of these procedures and compare them using generated data.

نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)

العبيدي، جنان عباس ناصر. 2009. مقارنة لأساليب التقدير التكرارية للبيانات المرتبطة ذاتيا. مجلة العلوم الاقتصادية و الإدارية،مج. 15، ع. 53، ص ص. 236-249.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-260709

نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)

العبيدي، جنان عباس ناصر. مقارنة لأساليب التقدير التكرارية للبيانات المرتبطة ذاتيا. مجلة العلوم الاقتصادية و الإدارية مج. 15، ع. 53 (2009)، ص ص. 236-249.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-260709

نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)

العبيدي، جنان عباس ناصر. مقارنة لأساليب التقدير التكرارية للبيانات المرتبطة ذاتيا. مجلة العلوم الاقتصادية و الإدارية. 2009. مج. 15، ع. 53، ص ص. 236-249.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-260709

نوع البيانات

مقالات

لغة النص

العربية

الملاحظات

يتضمن مراجع ببليوجرافية : ص. 248-249

رقم السجل

BIM-260709