A Comparison between (ECM) and (KNN) Methods for the Multivariate skew-normal model with incomplete data

Lina Shawkat; Qutaiba Nayef

doi:10.55562/jrucs.v46i1.89

المؤلفون

لينا نضال شوكت
قتيبة نبيل نايف

DOI:

https://doi.org/10.55562/jrucs.v46i1.89

الكلمات المفتاحية:

توقع التعظيم الشرطي، طريقة تعويض k-اقرب مجاور، مقدرات الإمكان الأعظم، خوارزمية نيوتن رافسون

الملخص

ان تقدير المعلمات الإحصائية لبيانات متعددة المتغيرات تؤدي إلى إهدار المعلومات إذا تم اهمال القيم المفقودة ، وبالتالي تؤدي الى تقديرات غير دقيقة ، لذا يجب تقدير البيانات غير التامة بإحدى طرق التقدير الإحصائية ، للحصول على نتائج دقيقة وبالتالي الحصول على تقديرات معالم جيدة. يهدف البحث الى تقدير القيم لمفقودة لأنموذج متعدد المتغيرات الطبيعي الملتوي باستعمال بعض الطرق والخوارزميات ، منها استعمال خوارزمية توقع التعظيم الشرطي (ECM) ، و طريقة تعويض k-اقرب مجاور(KNN). ومن ثم يتم ايجاد مقدرات المعالم للبيانات بعد تقدير القيم المفقودة عن طريق إيجاد مقدرات الإمكان الأعظم (MLE) باستعمال خوارزمية نيوتن رافسون. وقد تمت المقارنة بين الطريقتين (ECM) و (KNN) باستعمال أسلوب المحاكاة من خلال إيجاد متوسط مربعات الخطأ (MSE) للأنموذج لمعرفة أفضل طريقة للتقدير.