Open Accessتقويم بيانات العمر والنوع للتعداد العام للسكان في العراق باستعمال مقدرات Kernel Bayesian اللامعلمية
Author(s) -
قتيبة نبيل نايف,
مروة خليل ابراهيم
Publication year - 2014
Publication title -
mağallaẗ al-ʿulūm al-iqtiṣādiyyaẗ wa-al-idāriyyaẗ
Language(s) - Arabic
Resource type - Journals
eISSN - 2518-5764
pISSN - 2227-703X
DOI - 10.33095/jeas.v20i76.698
Subject(s) - kernel (algebra) , mathematics , variable kernel density estimation , kernel principal component analysis , kernel embedding of distributions , statistics , kernel method , computer science , artificial intelligence , combinatorics , support vector machine
تعد عملية تقويم بيانات التركيب العمري والنوعي من العوامل المهمة التي تساعد اي دولة في رسم الخطط والبرامج المستقبلية، لذا تناول البحث الاخطاء التي ترافق البيانات السكانية الخاصة بتعداد العراق لعام 1997 مستهدفاً تقويمها وتنقيحها بما يخدم الاغراض التخطيطية حيث سيتم استعمال طريقـة Kernel اللامعلميـة بواسطـة مقدر (Nadaraya-Watson) لايجاد معادلة الانحدار التقديرية لتمهيد البيانات السكانية بالاعتماد على معلمة التمهيد (h) والتي سيتم ايجادها على وفق استعمال صيغة بيز بحالتين الاولى عندما يكون توزيع المشاهدات Lognormal Kernel والثانية عندما يكون توزيع المشاهدات Normal Kernel. ثم تتم المقارنة بين الطريقتين بواسطة دليل سكرتارية الامم المتحدة لدقة العمر والنوع وتحليل نسبتي العمر والنوع للوصول الى افضل تمهيد للبيانات. وتم التوصل الى ان البيانات الناتجة من عملية التمهيد بطريقة تقدير Kernel وحسب طريقة ايجاد معلمة التمهيد h : Bayes L-N هي الافضل وحققت اقل قيمة لدليل سكرتارية الامم المتحدة كما وانها حافظت على نسبتي العمر والنوع.