مقارنة بين الانحدار الكلاسيكي و الشبكات العصبية الاصطناعية في التنبؤ بمستويات نتلئج بحوث طلبة كلية التربية الرياضية

Abstract AR

يعد تحليل الانحدار ركنا أساسيا من أركان علم الإحصاء و أسلوبا مهما من أساليب الإحصاء التطبيقي في دراسة مختلف الظواهر الاقتصادية و الاجتماعية، كما يعد من أكثر الطرائق الإحصائية استخداما في مختلف العلوم و المجالات إذ انه يحدد بصورة واضحة العلاقة بين المتغيرات على شكل معادلة يستدل من خلال تقدير معلماتها على أهمية هذه العلاقة و قوتها كما أنه يبين تقدير الاستجابة و التنبؤ مما يفيد كثيرا في التخطيط و اتخاذ القرارات لإيجاد معادلة الانحدار له، و من الأساليب الحديثة التي أخذت اهتماما ملحوظا، و لاسيما في علوم الحاسبات أسلوب الشبكات العصبية الاصطناعية (Networks (ANNs) Artificial Neural و هدفنا الرئيسي هو استخدام أسلوب الشبكات العصبية في الانحدار و على وجه الخصوص مقارنة أسلوب الشبكات العصبية مع الأساليب الكلاسيكية في تحليل الانحدار المتدرج للتنبؤ في نتائج البحوث للطلبة، لذا ابتدأ من سنة (2006) إلى سنة (2008) و يشمل البحث طريقة تحليل الانحدار المتدرج للتنبؤ و باستخدام الطريقتين الكلاسيكية و التقنيات الذكائية و إجراء المقارنة بينهما باستخدام بيانات نتائج البحوث لطلبة السنة الدراسية الأخيرة في كلية التربية الرياضية جامعة الموصل و للأعوام الثلاثة الأخيرة للوصول إلى أفضل الطرائق في تقدير المعالم الإحصائية و تبين النتائج أن الشبكات العصبية هي أفضل طريقة في أظهار أفضل السبل لاعتماد نتائجها في رفع مستوى البحوث العلمية و الارتقاء بها.