عناصر مشابهة
Bayesian Inference of a Non Normal Multivariate Partial Linear Regression Model
| العنوان بلغة أخرى: | الاستدلال البيزي لانموذج الانحدار الخطي الجزئي متعدد المتغيرات غير الطبيعي |
|---|---|
| المصدر: | المجلة العراقية للعلوم الإحصائية |
| الناشر: |
جامعة الموصل - كلية علوم الحاسوب والرياضيات
|
| المؤلف الرئيسي: | |
| مؤلفين آخرين: | |
| المجلد/العدد: | ع34 |
| محكمة: | نعم |
| الدولة: | العراق |
| التاريخ الميلادي: | 2021 |
| الصفحات: | 91 - 115 |
| ISSN: | 1680-855X |
| رقم MD: | 1261439 |
| نوع المحتوى: | بحوث ومقالات |
| اللغة: | English |
| قواعد المعلومات: | EcoLink |
| مواضيع: | |
| رابط المحتوى: |
| المستخلص: | تم في هذا البحث التقدير البيزي لمعلمات انموذج الانحدار الخطي الجزئي متعدد المتغيرات عندما يتوزع الخطأ العشوائي توزيع مصفوفة بسل المحور المعمم وإيجاد المختبر الإحصائي للانموذج والمتمثل بإيجاد معيار عامل بيز والتوزيع التنبؤي بافتراض أن تكون معلمات الشكل معلومة. تمثلت المعلومات حول التوزيع السابق لمعلمات الانموذج بمعلومات قليلة. وقد تمت محاكاة البيانات المولدة من الانموذج بطريقة مقترحة اعتمادا على قيم مختلفة لمعلمات الشكل، وأن دالة النواة المستخدمة في التوليد كانت دالة نواة طبيعية، وأن معلمة عرض الحزمة (التمهيد) كانت وفقا لقاعدة الابهام (قاعدة التوزيع الطبيعي). واستنتج الباحثان أن التوزيع الاحتمالي الهامشي اللاحق لمصفوفة الموقع ? وتوزيع التنبؤ البيزي هو توزيع (Matrix-t) ولكن بمعلمات مختلفة وأن التوزيع الاحتمالي الهامشي اللاحق لمصفوفة القياس ∑ هو توزيع مناسب ولكن لا ينتمي إلى العائلة المتألفة ومن خلال معيار عامل بيز تبين بأن العينة التي استخدمت في عملية التوليد سحبت من مجتمع لا ينتمي الى مجتمع بسل المحور المعمم. This research includes the Bayesian estimation of the parameters of the multivariate partial linear regression model when the random error follows the matrix-variate generalized modified Bessel distribution and found the statistical test of the model represented by finding the Bayes factor criterion, the predictive distribution under assumption that the shape parameters are known. The prior distribution about the model parameters is represented by non-informative information, as well as the simulate on the generated data from the model by a suggested way based on different values of the shape parameters, the kernel function used in the generation was a Gaussian kernel function, the bandwidth (Smoothing) parameter was according to the rule of thumb. It found that the posterior marginal probability distribution of the location matrix ? and the predictive probability distribution is a matrix-t distribution with different parameters, the posterior marginal probability distribution of the scale matrix Σ is proper distribution but it does not belong to the conjugate family, Through the Bayes factor criterion, it was found that the sample that was used in the generation process was drawn from a population that does not belong to the generalized modified Bessel population. |
|---|
