Abstract
The Fuzzy Semi-Parametric Partial Linear Model is an essential model for data analysis because it consists of two parts: a parametric part and a nonparametric part. The research dealt with the method of estimating the parametric part using the Fuzzy Ordinary least Square method and estimating the nonparametric part using the Kernel Smoothing method using functions (Triangular, Gaussian, Epanechnikov) and using the simulation method using the MATLAB program to obtain the results for four sample sizes (50, 75, 150, 200) with a variance of (0.1, 0.5, 0.9) and the experiment was repeated 1000 times. The results showed that the Speckman-Gaussian method is the best because it has the lowest Goodness. Fit.
Keywords
cubic method
fuzzy semi-parametric regression model
Goodness .of .fit
kernel smoothing method
Abstract
يُعد أنموذج الانحدار شبه المعلمي الضبابي (Fuzzy Semi-Parametric Partial linear Model) من النماذج المهمة لتحليل البيانات لكونه يتكون من جزأين جزء معلمي وجزء لا معلمي . تناول البحث طريقة تقدير الجزء المعلمي بطريقة المربعات الصغرى الاعتيادية الضبابية Fuzzy Ordinary least Square وتقدير الجزء اللامعلمي بطريقة التمهيد (Kernel Smoothing) باستخدام الدوال (Triangular , Gaussian , Epanechnikov ) وباستخدام أسلوب المحاكاة بواسطة برنامج (MATLAB) للحصول على النتائج و لأربع حجوم للعينات (50 , 75 , 150 , 200) وبتباين (0.1 , 0.5 , 0.9) وبتكرار التجربة 1000 مرة وتبين من خلال مقارنة النتائج ان طريقة Speckman- Gaussian هي الأفضل لكونها تمتلك اقل Goodness. of. fit.
Keywords
انموذج الانحدار شبه المعلمي الضبابي ، طريقة التمهيد ، الطريقة التكعيبية Goodness .of. fit.