اختيار المتغيرات في أنموذج انحدار بواسون باستخدام خوارزمية الأعشاب الضارة
العناوين الأخرى
Variable selection in Poisson regression model using invasive weed optimization algorithm
المؤلفون المشاركون
عبد الله، غادة يوسف إسماعيل
الجمال، زكريا يحيى نوري
المصدر
المجلة العراقية للعلوم الإحصائية
العدد
المجلد 16، العدد 30 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 39-54، 16ص.
الناشر
جامعة الموصل كلية علوم الحاسبات و الرياضيات
تاريخ النشر
2019-12-31
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
16
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Variable selection is a very helpful procedure for improving prediction accuracy by finding the most important variables that are related to the response variable.
Poisson regression model has received much attention in several science fields for modeling count data.
Invasive weed optimization algorithm (IWO) is one of the recently efficient proposed nature-inspired algorithms that can efficiently be employed for variable selection.
In this work, IWO algorithm is proposed to perform variable selection for Poisson regression model.
Extensive simulation studies and real data application are conducted to evaluate the performance of the proposed method in terms of prediction accuracy and variable selection criteria.
The results proved the efficiency of our proposed methods and it outperforms other popular methods.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
عبد الله، غادة يوسف إسماعيل والجمال، زكريا يحيى نوري. 2019. اختيار المتغيرات في أنموذج انحدار بواسون باستخدام خوارزمية الأعشاب الضارة. المجلة العراقية للعلوم الإحصائية،مج. 16، ع. 30، ص ص. 39-54.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-932302
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
عبد الله، غادة يوسف إسماعيل والجمال، زكريا يحيى نوري. اختيار المتغيرات في أنموذج انحدار بواسون باستخدام خوارزمية الأعشاب الضارة. المجلة العراقية للعلوم الإحصائية مج. 16، ع. 30 (2019)، ص ص. 39-54.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-932302
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
عبد الله، غادة يوسف إسماعيل والجمال، زكريا يحيى نوري. اختيار المتغيرات في أنموذج انحدار بواسون باستخدام خوارزمية الأعشاب الضارة. المجلة العراقية للعلوم الإحصائية. 2019. مج. 16، ع. 30، ص ص. 39-54.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-932302
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
العربية
الملاحظات
رقم السجل
BIM-932302
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر