ORIGINAL_ARTICLE
مقایسۀ کارایی روشهای ردهبندیکننده رگرسیون لجستیک و رگرسیون درختی برای متغیر وابسته باینری
در این مقاله میزان کارایی مدلهای ردهبندی رگرسیون لجستیک باینری و رگرسیون درختی روی متغیر وابسته باینری بررسی میشود. شیوۀ پردازش مدل، استفاده از تمام دادهها در مرحلۀ آموزشی است. مجموعه دادههای مورد مطالعه از یک گزارش مطالعاتی دربارۀ سوابق بیماری زردی به دست آمده است که یک مجموعه داده شامل متغیرهای کمی و کیفی است. میزان کارایی دو روش طبقهبندیکننده رگرسیون لجستیک و رگرسیون ردهبندی درخت تصمیم، بر اساس معیارهای کارایی آماری نظیر دقت، توجه به موارد خاص، و تحلیل حساسیت است. نتایج تجربی ما نشان میدهد که رگرسیون لجستیک، دقت بالای 83% و رگرسیون درختی میزان دقت حدود 73% را بر روی مجموعه نشان دادهاند. به همین ترتیب میزان حساسیت رگرسیون لجستیک باینری برابر 77% و رگرسیون درختی برابر 66% است. همچنین اندازه توجه به موارد خاص مدل رگرسیون برابر 85% وبرای رگرسیون درختی برابر 76% است. نتایج کارایی مدل نشان میدهد رگرسیون لجستیک باینری بهتر از رگرسیون درختی عمل کرده است.
https://stat.journals.pnu.ac.ir/article_3210_d10de1c40fe98f274d9e5938973979c9.pdf
2016-11-21
7
14
داده کاوی
رگرسیون لجستیک
رگرسیون درختی
دقت
حساسیت و مشخصه بودن
علیرضا
پاکگهر
a_pakgohar@pnu.ac.ir
1
مربی، آمار، دانشگاه پیام نور
LEAD_AUTHOR
[1] Jiwaei Han, Kamber Micheline, Jian Pei Data mining: Concepts and Techniques, Morgam Kaufmann Publishers (Mar 2006).
1
[2] Pakgohar, Alireza. Statistical applications in data mining: special view in logistic regression. Islamic Azad University, branch of Mashad. department of Science. M.A degree thesis. 2006. [Persian language].
2
[3] Pakgohar, Alireza. Evaluation of patients with gastroenteritis, Pneumonia and Jaundice on children, Payame Noor University, Report. 2012. [Persian Language].
3
[4] SPSS 18(PASW) help file. http//www-.spss.com
4
[5] Pakgohar, Alireza. Tabrizi, Reza Sigari. Khalili, Mohadeseh. Esmaeili, Alireza. The role of human factor in incidence and severity of road crashes based on the CART and LR regression: a data mining approach, Procedia Computer Science, Volume 3, 2011, Pages 764-769, ISSN 1877-0509, 0.1016/j.procs.2010.12.126.
5
[6] Alaa M. Elsayad “Predicting the severity of breast masses with ensemble of Bayesian classifiers” journal of computer science 6 (5): 576-584, 2010, ISSN 1549-3636.
6
ORIGINAL_ARTICLE
قضیة باسو در آزمون فرضیههای آماری
در برخی مسائل آماری از جمله آزمون فرضیهها نیاز به وجود اثبات استقلال دو آمارۀ کمکی و آمارۀ بسنده کامل داریم. با استفاده از قضیة باسو بدون این که توزیع توﺃم دو آماره محاسبه شوند، با داشتن شرایط لازم وجود این استقلال ثابت میشود. در این مقاله به بیان کاربردهایی از این قضیه در آزمون فرضیههای آماری میپردازیم. پیدا کردن توزیع نسبت درستنمایی تعمیم یافته و پرتوانترین آزمونهای یکنواخت نااریب، استقلال نسبتهای درستنمایی برای آزمونهای مرکب و آزمونهای مدلهای اقتصادسنجی میتواند چند مورد از کاربردهای این قضیه باشد. در پایان به طور مختصر شبیهسازی آزمون فرضیهها بیان میگردد.
https://stat.journals.pnu.ac.ir/article_3211_adbf4e51f89e482e6457768181b71b9b.pdf
2016-11-21
15
30
قضیة باسو
توزیع نسبت درستنمایی تعمیم یافته
پرتوانترین آزمونهای یکنواخت نااریب
آزمونهای مرکب
مهدی
شمس
mehdi_shams1357@yahoo.com
1
استادیار، آمار، دانشگاه کاشان
LEAD_AUTHOR
[1] Basu, D., 1955, On Statistics Independent of a Complete Sufficient Statistic, Sankhya, 15, pp. 377-380.
1
[2] Boos, D.D. and Hughes-Oliver, J.M., 1998, Applications of Basu’s Theorem, Amer. Statist., 52, pp. 218-221.
2
[3] David, H.A., 1981, Order Statistics, 2nd Edition, Wiley, New York.
3
[4] David, H.A., 1988, Studentized Range, Encyclopedia of Statistical Sciences, IX , Kotz, S. and Johnson, N.L. eds., Wiley, New York, pp. 39-43.
4
[5] Dimitrov, Khalil, B.Z., Ghitany, M. and Rykov V., 2001, Likelihood Ratio Test for Almost Lack of Memory Distributions. Technical Report No. 1/01, Concordia University.
5
[6] Ghosh, M., 2002, Basu’s Theorem with Applications, Sankhya, A, 64, pp. 509-531.
6
[7] Hogg, R.V., 1953, Testing the Equality of Means of Rectangular Populations, Ann. Math. Statist., 24, p. 691.
7
[8] Hogg, R.V., 1961, On the Resolution of Statistical Hypotheses, J. Amer. Statist. Assoc., 32, pp. 978-989.
8
[9] Hogg, R.V. and Craig, A.T., 1956, Sufficient Statistics in Elementary Distribution Theory, Sankhya, 17, pp. 209-216.
9
[10] Madow, W.G., 1938, Contributions to the Theory of Multivariate Statistical Analysis, Trans. Amer. Math. Soc., 44, pp. 454-495.
10
[11] Paulson, E., 1941, On Certain Likelihood Ratio Tests Associated With the Exponential Distribution, Ann. Math. Statist, 12, pp. 301-306.
11
[12] Lehmann, E.L. and Casella, G., 1998, Theory of Point Estimation, 2nd Edition, Springer-Verlag, New York.
12
[13] Lehmann, E. L. and Romano, J. P., 2005,. Testing Statistical Hypotheses. 3rd edition. Springer, New York.
13
[14] Phillips, G.D.A. and McCabe, B.P.M., 1988, Some Applications for Basu's Independence Theorem in Testing Econometric Models, Statistica Neerlandica, 42, pp. 37-46.
14
[15] Read, C.B., 1988, Studentization, Encyclopedia of Statistical Sciences, IX , Kotz, S. and Johnson, N.L. eds., Wiley, New York, pp. 35-36.
15
[16] Laha Searle, S.R., 1971, Linear Models, New York: Wiley.
16
[17] Wang, Y.Y., 1971, Probabilities of the Type I Error of the Welch Tests for the Behren's-Fisher Problem, J. Amer. Statist. Assoc, 66, pp. 605-608.
17
ORIGINAL_ARTICLE
برآوردگر موجکی تابع چگالی احتمال و مشتقات آن برای متغیرهای تصادفی سانسورشده تحت وابستگی منفی تعمیم یافته
نظریۀ موجکها شاخهای از تحلیل هارمونیک و از پدیدههای جدید علم ریاضی است که کاربردهای زیادی در ریاضیات و آمار و سایر علوم دارد. این نظریه علی رغم عمر کوتاه خود، به سرعت رشد کرد و تقریباً در هر زمینهای که تحلیل فوریه حضور داشته، به رقابت با آن برخاسته است. در این مقاله یک برآورد ناپارامتری برای تابع چگالی احتمال و مشتقات آن براساس روش موجک برای متغیرهای تصادفی سانسور شده تحت وابستگی منفی تعمیم یافته ارائه میدهیم و به بررسی ویژگیهای آن در فضای بسوف میپردازیم. نشان میدهیم برآوردگر معرفی شده دارای نرخ بهینۀ همگرایی برآوردگرهای موجک، تحت زیان است.
https://stat.journals.pnu.ac.ir/article_3212_49beef69e292b9c19cdff269fe47c5a4.pdf
2016-11-21
31
38
آنالیز چندریزگی
برآوردگر موجک
فضای بسوف
مشاهدات سانسور شده
وابستگی منفی تعمیم یافته
نرگس
حسینیون
mails.students@gmail.com
1
استادیار، آمار، دانشگاه پیام نور
LEAD_AUTHOR
[1] Abbaszadeh, M., Chesneau, C. and Doosti, H. (2012), Nonparametric estimation of a density under bias and multiplicative censoring via wavelet methods, Statistics and Probability Letters, 82, 932-941.
1
[2] Antoinadis, A. and R. Carmona, Multiresolution analysis and wavelets for density estimation. Technical report, University of California, Irvine, 1991.
2
[3] Chen, Y. Chen, A. and Kai W. Ng, (2010). The strong law of large numbers for extended negatively dependent random variables, Journal of Applied Probability, Volume 47, Number 4 (2010), 908-922.
3
[4] Chesneau, C. and Hosseinioun, N. (2013), On the Wavelet Estimation of a Function in a Density Model with Non-identically Distributed Observations, Chilean Journal of Statistics, Vol. 3, No.1, 31-42.
4
[5] Chesneau, C. and Doosti, H. (2012), Wavelet linear density estimation for a GARCH model under various dependence structures, Journal of Iranian Statistical Society, 12. 1-21.
5
[6] Cossette, H.; Marceau, E.; Marri, F. On the compound Poisson risk model with dependence based on a generalized Farlie-Gumbel-Morgenstern copula. Insurance Math.
6
Econom. 43 (2008), no. 3, 444.455.
7
[7] Daubechies. I. (1992).Ten lectures on wavelets, CBMS-NSF regional conferences series in applies mathematics. SIAM, Philadelphia
8
[8] Daubechies .I. (1988). Orthogonal bases of compactly supported wavelets, Communication in pure and Applied Mathematics, 41, 909-996.
9
[9] Donoho, D. L, Johnstone, I. M. Kerkyacharian, G and Picard, D. (1995). Wavelet shrinkage: Asmptopia (with discussion). Journal of Royal statistical society, ser. B 57, (2), 301-370.
10
[10] Donoho, D. L., Johnstone, I. M. Kerkyacharian, G and Picard, D. (1996). Density estimation by wavelet thresholding .The Annals of statistics, 2, 508-539.
11
[11] Doukhan, P. and J.R. Loen (1990), Une note sur la déviation quadratique d'estimateurs de densités par projections orthogonales, C.R. Acad Sci. Paris, t310, série 1, 425-430.
12
[12] Hardle, W. Kerkyacharian, G. Picard, and Tsybabov, A. (1998). Wavelets Approximation and Statistical Applications. Springer-Verlag, New York.
13
[13] Hosseinioun. N, Doosti, H., and Nirumand. H.A., (2012). Nonparametric Estimation of the Derivatives of a Density by the method of Wavelet for mixing sequences", Statistical Paper, 53 (1), 195-203.
14
[14] Kerkyacharian,G,and picard , D. (1992). Density estimation in Besov spaces, Statistics and Probability Letters, 13-15, 24.
15
[15] Leblanc, F. (1996). Wavelet linear density estimator for a discete –time stochastic process:Lp –losses. Statistics and probability letters, 15, 209-213.
16
[16] Luo X., Tsai W.-Y., Xu Q.(2009). Pseudo partial likelihood estimators for Cox regression with missing covariates. Biometrika. 2009; 96.
17
[17] Meyer, Y. (1990). Ondelettes et Operateurs, Herman, paris.
18
[18] Mallat, S. (1989). A Theory for Multiresolution Signal Decomposition the Wavelet Representation, IEEE Trans. Pattern Anal. And Machine Intelligence, 31, 679-693.
19
[19] Prakasa Rao, B. L. S. (1983). Nonparametric Functional Estimation, Academic Press, Orlando.
20
[20] Prakasa Rao, B. L. S. (2003), wavelet linear density estimation for associated sequences. Journal of the Indian Statistical, Association, 41, 369-379.
21
[21] Tang, Q. and Vernic, R. The impact on ruin probabilities of the association structure among financial risks. Statistics and probability Letters, 77 (2007), no. 14, 1522.1525.
22
[22] Tribouley, k. (1995). Density estimation by cross-validation with wavelet method. Statistical Neerlandica, 45, 41, 62. [23] Tribiel, H. (1992). Theory of Function Space . BrikhaBirkhauser Verlag, Berlin.
23
[24] Tribouley, k. (1995), Density estimation by cross-validation with wavelet method. Statistical Neerlandica, 45, 41, 62.
24
ORIGINAL_ARTICLE
روش نمونهگیری ترابرشی خطی: تابع تشخیص و آزمون فرضیه پارامتری
نمونهگیری ترابرشی خطی یک روش بسیار مفید برای برآورد تابع چگالی جمعیت در علم زیست شناسی است. در این مقاله، ابتدا به معرفی روش نمونهگیری ترابرشی خطی پرداخته شده و سپس آزمون فرضیه پارامتری برای تابع چگالی نیم نرمال در مقابل تابع چگالی نمایی یک متغیره در روش نمونهگیری ترابرشی خطی در نظر گرفته شده است. آماره آزمون با استفاده از روش نسبت درستنمایی محاسبه شده است. به دلیل ساختار پیچیده آماره آزمون، محاسبه توزیع آن تحت فرضیه صفر و نیز تعیین مقادیر بحرانی آن کار سادهای نخواهد بود، بنابراین از روش شبیه سازی مونت کارلو برای یافتن مقادیر بحرانی آماره آزمون در سطوح مختلف معناداری استفاده شده است. با مثالهای عددی این مسئله آزمون مورد بررسی قرار گرفته است.
https://stat.journals.pnu.ac.ir/article_3213_23f3188cb4440294ba464be39d13c716.pdf
2016-11-21
39
48
آزمون فرضیه پارامتری
تابع چگالی نیم نرمال
شبیهسازی مونت کالو
نمونهگیری ترابرشی خطی
ابوذر
بازیاری
ab_bazyari@yahoo.com
1
استادیار، آمار، دانشگاه خلیج فارس، بوشهر
LEAD_AUTHOR
[1] Barabesi, L. (2000). Local likelihood density estimation in line transect sampling, Environmetrics, 11, 413-422.
1
[2] Borgoni, R., Cameletti, M. and Quatto, P. (2005). Comparing estimators of animal abundance: a simulation study. In: Atti del Convegno della Società Italiana di Statistica “Statistica e Ambiente. Università degli Studi di Messina, Messina, 181-184.
2
[3] Buckland, S. T. (1982). A note on the fourier series model for analysing line transect data, Biometrics, 38, 469-477.
3
[4] Buckland, S. T. (1985). Perpendicular distance models for line transect sampling. Biometrics, Biometrics, 41, 177-195.
4
[5] Buckland, S. T. (1992). Fitting density functions using polynomials. Applied Statistics, 41, 63-76.
5
[6] Buckland, S. T., Anderson, D. R., Burnham, K. P. and Laake, J. L. (1993). Distance Sampling, London: Chapman and Hall.
6
[7] Buckland, S. T., Borchers, D. L., Johnston, A., Henrys, P. A., and Marques, T. A. (2007). Line transect methods for plant surveys, Biometrics, 63, 989-998.
7
[8] Buckland, S. T., Anderson, D. R., Burnham, K. P., Laake, J. L., Borchers, D. L. and Thomas, L., (2001). Introduction to Distance Sampling. Oxford University Press, Oxford.
8
[9] Buckland, S. T., Anderson, D. R., Burnham, K. P., Laake, J. L., Borchers, D. L. and Thomas, L. (2004). Advanced Distance Sampling. Oxford University Press, Oxford.
9
[10] Buckland, S. T., Plumptre, A. J., Thomas, L. and Rexstad, E. A. (2010). Design and analysis of line transect surveys for primates, International Journal of Primary, 31, 833-847.
10
[11] Burnham, K. P. and Anderson, D. R. (1976). Mathematical models for nonparametric inferences from line transect data. Biometrics, 32, 325-336.
11
[12] Burnham, K. P., Anderson, D. R., and Laake, J. L. (1980). Estimation of density from line transect sampling of biological populations, Wildlife Monograph 72, supplement to Journal of Wildlife Management, 44.
12
[13] Chen, S. X. (1996). Studying school size effects in line transect sampling using the kernel method. Biometrics, 52, 69-84.
13
[14] Crain, B. R., Burnham, K. P, Anderson, D. R. and Laake, J. L. (1979). Nonparametric estimation of population density for line transect sampling using Fourier series. Biometrical Journal, 21, 731-748.
14
[15] Eberhardt, L. L. (1978). A preliminary appraisal of line transects. Journal of Wildlife Management, 32, 82-88.
15
[16] Eidous, O. M. (2005). On improving kernel estimators using line transect sampling. Communications in Statistics -Theory and Methods, 34, 931-941.
16
[17] Fan, J. (1992). Design-adaptive nonparametric regression. Journal of the American Statistical Association, 87, 998-1004.
17
[18] Fewster, R. M., Laake, J. L. and Buckland, S. T. (2005). Biometrics, 61, 856-861.
18
[19] Hedley, S. L. and Buckland, S. T. (2004). Spatial models for line transect sampling. Journal of Agricultural, Biological and Environmental Statistics, 9, 181-199.
19
[20] Karunamuni, R. J. and Quinn, T. J. (1995). Bayesian estimation of animal abundance for line transect sampling. Biometrics, 51, 1325-1337.
20
[21] Mack, Y. P. (1998). Testing for the shoulder condition in transect sampling. Communications in Statistics -Theory and Methods, 27(2), 423-432.
21
[22] Mack, Y. P. and Quang, P. X. (1998). Kernel methods in line and point transect samplings. Biometrics, 50, 606-619.
22
[23] Mack, Y. P., Quang, P. X. and Zhang, S. (1999). Kernel estimation in transect sampling without the shoulder condition. Communications in Statistics -Theory and Methods, 28, 2277-2296.
23
[24] Melville, G. J., and Welsh, A. H. (2001). Line transect sampling in small regions, Biometrics, 57, 1130-1137.
24
[25] Mercey, K. A. and Jayaraman, K. (1999). Predicting the variation in detection function in line transect sampling through random parameter model, Find out how to access preview-only content , Environmental and Ecological Statistics, 6(4), 341-350.
25
[26] Quang, P. X. (1993). Nonparametric estimators for variable circular plot surveys. Biometrics, 49, 837-852.
26
[27] Quang, P. X. and Lanctot, R. B. (1991), A line transect model for aerial surveys. Biometrics, 47, 1089-1102
27
[28] Quinn, T. J. and Gallucci, V. F. (1980). Parametric models for line-transect estimators of abundance. Ecology, 61, 293-302.
28
[29] Silvapulle, M. J. and Sen, P. K. (2005). Constrained Statistical Inference: Inequality, Order, and Shape Restrictions, John Wiley, New York.
29
[30] Zhang, S. (1999). Improvements on the kernel estimation in line transect sampling without the shoulder condition. Statistics and Probability Letters, 53, 249-258.
30
[31] Zhang, S. (2000). A note on testing the shoulder condition in line transect sampling. Technical report, Department of Mathematical Sciences, University of Alaska Fairbanks.
31
[32] Zhang, S. (2011)., On parametric estimation of population abundance for line transect sampling, Environmental and Ecological Statistics, 18, 79-92.
32
[33] Zhang, S. and Karunamuni, R. J. (1998). On kernel density estimation near endpoints. Journal of Statistical Planning and Inference, 70, 301-316.
33
ORIGINAL_ARTICLE
چند جملهایهای استرلینگ و کاربرد آنها در حل انتگرالها
در این مقاله ابتدا چندجملهایهای استرلینگ معرفی و روش محاسبه آنها در نرمافزار R و کاربردشان در حل ردهای از انتگرالها را بیان میکنیم که در محاسبه گشتاورها، گشتاورهای آمارههای مرتب، آنتروپیهای رنی و شانون و... در توزیعهای آماری بر حسب این نوع انتگرالها، نقش بسزایی دارد. سپس با استفاده از آن، گشتاورهای دو توزیع آماری مرتبط با این انتگرالها را به دست میآوریم.
https://stat.journals.pnu.ac.ir/article_3214_0e95147dae5c210b0e44f52b62258f7f.pdf
2016-11-21
49
54
چند جملهایهای استرلینگ
انتگرال
گشتاورها
شهرام
یعقوبزاده شهرستانی
yagoubzade@gmail.com
1
مربی، آمار، دانشگاه پیام نور
LEAD_AUTHOR
یعقوبزاده، ش.، شادرخ، ع. و یارمحمدی، م. (1394)، چند جملهایهای استرلینگ و یک تعمیم جدید از توزیع وایبول هندسی، مجلۀ علوم آماری، 9 (1)، 141-119.
1
Castellares, F. and Lemonte, A.J. (2014). A new generalized Weibull distribution generated by gamma random variabales, Journal of the Egyptian Mathematical Society, 32 (2), 382-390.
2
Gradshttyn, I.S. and Ryzhik, I.M. (2007). Table of Integrals, Series, and Products. 7 end, Academic Press, New York.
3
Nadarajah, S., Cordeiro, G.M. and Ortega, E.M.M. (2015). The Zografos- Balakrishnan-G Family of distributions: Mathematical Properties and Applications, Communications in Statistics-Theory and Methods, 44, 186- 215.
4
Pinho, L.G.B., Cordeiro, G.M. and Nobre, I.S. (2012). The Gamma Exponentiated Weibull distribution, Journal of Statistical Theory and Applications, 11(4), 379-395.
5
Ward, M. (1934). The representation of Stirling's Polynomials as sums of factorial, American Journal of Mathematical, 56, 87-95.
6
ORIGINAL_ARTICLE
توزیع وایبل کوماراسوامی
در این مقاله به معرفی توزیع وایبل کوماراسوامی و بیان برخی از ویژگیهای این توزیع میپردازیم. این توزیع یک مدل کاملاً منعطف در تحلیل دادههای مثبت است. توزیع وایبل کوماراسوامی شامل زیرمدلهای خاص از جمله توزیعهای وایبل نمایی شده، رایلی نمایی شده، نمایی نمایی شده، وایبل و همچنین توزیع جدید نمایی کوماراسوامی است. عبارات صریح برای گشتاورها، تابع مولد گشتاورها و همچنین نتایجی از شبیهسازی بر روی توزیع را ارائه میدهیم.
https://stat.journals.pnu.ac.ir/article_3215_9ba9170bfd37e93e33a456526646470a.pdf
2016-11-21
55
62
توزیع کوماراسوامی
توزیع وایبل
نرخ شکست
فریبا
نظری
darvin2020@yahoo.com
1
کارشناسی ارشد، آمار، دانشگاه پیام نور
LEAD_AUTHOR
انوشیروان
غفاریپور
2
استادیار، ریاضی، دانشگاه یاسوج
AUTHOR
[1] G. M. Cordeiro, E. M. M. Ortega and S. Nadarajah, {em The Kumaraswamy Weibull distribution with application to failure data}, Journal of the Franklin Institute 347(2010)1399–1429.
1
[2] N. Eugene, C. Lee and F. Famoye, {em Beta-normal distribution and its applications}, Communications in Statistics —Theory and Methods 31 (2002) 497–512.
2
[3] W. Q. Meeker and L. A. Escobar, {em Statistical Methods for Reliability Data}, John Wiley, New York, 1998.
3
[4] G. Muraleedharan, A. D. Rao, P. G. Kurup, N. Unnikrishnan Nair and M. Sinha, {em Modified Weibull distribution for maximum and significant wave height simulation and prediction}, Coastal Engineering 54(2008) 630–638.
4
[5] A. P. Prudnikov, Y. A. Brychkov and O. I. Marichev, {em Integrals and Series}, vol.1, Gordon and Breach Science Publishers, Amsterdam, 1986.
5
ORIGINAL_ARTICLE
معرفی شبه فضای احتمال و بررسی شبه تابع مولد گشتاور و ویژگیهای آن
در این مقاله پس از معرفی شبه فضای احتمال، برای اولین بار شبه تابع مولد گشتاور را معرفی میکنیم و به بررسی ویژگیهای آن میپردازیم. همچنین برخی ویژگیهای شبه امید ریاضی و شبه واریانس را مورد بررسی قرار خواهیم داد.
https://stat.journals.pnu.ac.ir/article_3216_daff95c2f4736c3f317fe70892ab45b4.pdf
2016-11-21
63
68
شبه فضای احتمال
شبه تابع مولد گشتاور
شبه امید ریاضی
لیدر
نوایی
leadernavaei@yahoo.com
1
استادیار، آمار، دانشگاه پیام نور
LEAD_AUTHOR
[1] Kolesarova, A., Integration of real function with respect to a measure. Math.Slovaca 46 No. 1 (1996), 4152.
1
[2] Lendelov, K, On the pseudo-lebesgue-stieltjes integral. Novi sad Journal of Mathematics vol .36, No. 2, (2006). 125136.
2
[3] Marinova, I., Inttegration with respect to a measure. Math .Slovaca36 No. 1 (1986), 1526.
3
[4] Nedovic, L. M., Grbic, T., The pseudo probability. Journal of Electrical Engineering 53(2002), 27 31.
4
[5] Pap, E., An integral generated by decomposable measure. Univ. Novom Sadu Zb. Rad. Prirod-Mat. Vol. 20 No. 1 (1990): 135144.
5
[6] Pap, E., Applications of the generated pseudo-Analysis on nonlinear partial differential equations,
6
[7] Pap, E., Null-Additive Set Functions. Dordrecht: Kluwer Academic publishers, Bratislava: IsterScience 1995.
7
[8] Pap, E., Vivona, D., Non-commutative and associative pseudo-analysis and its applications onnonlinear partial differential equations, J. Math. Anal. Appl. 246(2) (2000) 390408.
8
[9] Rudin W, Real and complex Analysis, New York, Mc Grow-Hill, 1960.
9
[01] Sugeno, M., Murofushi, T., Pseudo-addiittive measures and integrals. J. Math . Anal. 122(1987), 197 222.
10
ORIGINAL_ARTICLE
بررسی عملکرد دو روش پیشبینی دادههای فضایی
ساختار وابستگی دادههای فضایی با موقعیت و فاصله بین آنها مرتبط است؛ لذا تحلیل دادههای فضایی دارای کاربردهای متعددی در زمینههای کاربردی است. در این پژوهش به مطالعۀ دو روش درونیابی فضایی یعنی کریگینگ معمولی و عام پرداخته میشود. بدین منظور، به شبیهسازی مجموعههای دادهها پرداخته، عملکرد هر یک از این روشها تحت شرایط مورد نظر، ارزیابی میشود. همچنین، برای بررسی اثر اندازه نمونههای مختلف و توابع تغییرنگار متفاوت، دادهها با اندازههای نمونه و تغییرنگارهای متفاوت شبیهسازی شدهاند. علاوه بر این، برای هر یک از مجموعه دادههای شبیهسازی شده از معیارهای اعتبارسنجی متقابل برای مقایسه این دو روش استفاده شده است. به عنوان ارائه کاربردی از نتایج حاصل، دقت روشهای مورد نظر در برآورد مقادیر مربوط به یک معدن استفاده شده است.
https://stat.journals.pnu.ac.ir/article_3217_f58fdd65d18cc36e195fbad6ccd46874.pdf
2016-11-21
69
73
دادههای فضایی
کریگینگ معمولی
کریگینگ عام
اعتبارسنجی متقابل
روشنک
علی محمدی
r_alimohammadi@alzahra.ac.ir
1
دانشیار، آمار، دانشگاه الزهرا
LEAD_AUTHOR
صدیقه
خندان
sedighekhandan@gmail.com
2
کارشناسی ارشد، آمار، دانشگاه الزهرا
AUTHOR
Alimohammadi, R. (2009). Comparison of Spline with Kriging in an Epidemiological Problem. Jp Journal of Biostatistics 3 (3), 187 – 193.
1
Cressie, N. (1993). Statistics for Spatial Data. Wiley. New York.
2
Krige, D.G. (1951). A Statistical Approach to Some Basic Mine Valuation Problem on the Witwatersand. Journal of the Chemical, Metallurgical and Mining Society of South Africa. 52(6). 119-139.
3
Matheron, G. (1963). Principles of Geostatistics. Economic Geology, 58(8). 1246-1266.
4
Matkan, A., Shakiba, A., Mirbagheri, B. & Tavoosi, H. (2010), A comparison between Kriging, Cokriging and Geographically Weighted Regression models for estimating rainfall over north west of Iran. EMS Annual Meeting Abstracts. Sep 2010. Zurich. Switzerland.
5
Stein, M.L. (2005). Statistical Methods for Regular Monitoring Data. Journal of Royal Statistical Society B, 67, 667-687.
6