![](/images/graphics-bg.png)
مقارنة الانحدار الشرائحي المعكوس مع المركبات الرئيسة في اختزال البيانات ذات الأبعاد العالية باستعمال المحاكاة
Other Title(s)
Comparison of slice inverse regression with the principal components in reducing high-dimensions data by using simulation
Joint Authors
عمر عبد المحسن علي
زينة إبراهيم حسن
Source
مجلة العلوم الاقتصادية و الإدارية
Issue
Vol. 24, Issue 102 (28 Feb. 2018), pp.393-403, 11 p.
Publisher
University of Baghdad College of Administration and Economics
Publication Date
2018-02-28
Country of Publication
Iraq
No. of Pages
11
Main Subjects
Business Administration
Mathematics
Topics
Abstract EN
This research aims to study the methods of reduction of dimensions that overcome the problem curse of dimensionality when traditional methods fail to provide a good estimation of the parameters So this problem must be dealt with directly .
Two methods were used to solve the problem of high dimensional data, The first method is the non-classical method Slice inverse regression ( SIR ) method and the proposed weight standard Sir (WSIR) method and principal components (PCA) which is the general method used in reducing dimensions, (SIR ) and (PCA) is based on the work of linear combinations of a subset of the original explanatory variables, which may suffer from the problem of heterogeneity and the problem of linear multiplicity between most explanatory variables.
These new combinations of linear compounds resulting from the two methods will reduce the number of explanatory variables to reach a new dimension one or more which called the effective dimension.
The mean root of the error squares will be used to compare the two methods to show the preference of methods and a simulation study was conducted to compare the methods used.
Simulation results showed that the proposed weight standard Sir method is the best.
American Psychological Association (APA)
عمر عبد المحسن علي وزينة إبراهيم حسن. 2018. مقارنة الانحدار الشرائحي المعكوس مع المركبات الرئيسة في اختزال البيانات ذات الأبعاد العالية باستعمال المحاكاة. مجلة العلوم الاقتصادية و الإدارية،مج. 24، ع. 102، ص ص. 393-403.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-833766
Modern Language Association (MLA)
عمر عبد المحسن علي وزينة إبراهيم حسن. مقارنة الانحدار الشرائحي المعكوس مع المركبات الرئيسة في اختزال البيانات ذات الأبعاد العالية باستعمال المحاكاة. مجلة العلوم الاقتصادية و الإدارية مج. 24، ع. 102 (2018)، ص ص. 393-403.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-833766
American Medical Association (AMA)
عمر عبد المحسن علي وزينة إبراهيم حسن. مقارنة الانحدار الشرائحي المعكوس مع المركبات الرئيسة في اختزال البيانات ذات الأبعاد العالية باستعمال المحاكاة. مجلة العلوم الاقتصادية و الإدارية. 2018. مج. 24، ع. 102، ص ص. 393-403.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-833766
Data Type
Journal Articles
Language
Arabic
Notes
يتضمن مراجع ببليوجرافية : ص. 402
Record ID
BIM-833766