Using Genetic Algorithm in Outlier Detection for Regression Model

يعتبر تحليل الانحدار الخطي من أكثر الأساليب الإحصائية استخداما في تحليل البيانات في اغلب التطبيقات. في بعض الأحيان تحتوي البيانات قيد البحث على مجموعة من القيم الشاذة ويكون من الضروري جدا تشخيص هذه القيم لضمان صحة التحليل الإحصائي. في هذا البحث استخدمنا الخوارزمية الجينية مع ثلاث أنواع من دوال الهدف...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in:al-Tarbiyah wa-al-ʻilm lil-ʻulūm al-insānīyah : majallah ʻilmīyah muḥakkamah taṣduru ʻan Kullīyat al-Tarbiyah lil-ʻUlūm al-Insānīyah fī Jāmiʻat al-Mawṣil Vol. 27; no. 3; pp. 136 - 142
Main Authors: Algamal, Zakariya Yahya, Thabet, Hamsa M
Format: Journal Article
Language:English
Published: جامعة الموصل - كلية التربية 01-06-2018
College of Education for Pure Sciences
Subjects:
Online Access:Get full text
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Description
Summary:يعتبر تحليل الانحدار الخطي من أكثر الأساليب الإحصائية استخداما في تحليل البيانات في اغلب التطبيقات. في بعض الأحيان تحتوي البيانات قيد البحث على مجموعة من القيم الشاذة ويكون من الضروري جدا تشخيص هذه القيم لضمان صحة التحليل الإحصائي. في هذا البحث استخدمنا الخوارزمية الجينية مع ثلاث أنواع من دوال الهدف وهي معيار اكاكي للمعلومات معيار بيز للمعلومات ومعيار هانان-كيون للمعلومات لتشخيص مشكلة التقنع والإخفاء للقيم الشاذة في نموذج الانحدار الخطي. تم استخدام مجموعتين من البيانات المدروسة مسبقا والمعتمدة عالميا في بحثنا هذا تم التوصل إلى أن استخدام الخوارزمية الجينية في تشخيص القيم المقنعة والمخفية مقارنة باستخدام معيار أكاكي ومعيار هافانركون للمعلومات كدوال للهدف مقارنة بمعيار بيز للمعلومات.
ISSN:1812-125X
2664-2530
DOI:10.33899/edusj.2018.159314