تقدير دوال الانحدار اللامعلمي باستخدام بعض أساليب التمهيد

الملخص AR

تكمن فلسفة الإحصاء من حيث آلية التطبيق في محاولة نمذجة الظواهر المختلفة بنماذج اقرب ما يمكن إلى الواقع الفعلي، و هذه النماذج هي على أشكال، منها النماذج السببية، التي تقوم على أساس السبب و نتيجة السبب و تأتي في مقدمتها ما تسمى بنماذج الانحدار، لذلك قمنا باستعراض بعض الطرائق المهمة لتقدير دالة الانحدار اللامعلمي و التي تعد طرائق تمهيدية (Smooth) و الطرائق التي تم استخدامها هي طريقة الدالة اللبية (KernelFunction Method)، طريقة الجار الأقرب (K-Nearest Neighbor) و طريقة الشرائح التمهيدية (Smoothing Spline Method) إذ تم استخدام طريقة تقاطع الشرعية (-Cross Validation) لاختيار عرض الحزمة المناسبة بالنسبة إلى طرائق الدالة اللبية و الشرائح التمهيدية.

أما بالنسبة إلى طريقة الجار الأقرب فقد تم استخدام أسلوب المسافة التقليدية لاختيار عرض الحزمة المناسبة، و تمت المقارنة بين الطرائق الثلاثة أعلاه باستخدام أسلوب المحاكاة بنموذجين مختلفين و ثلاث قيم للتباين.