معالجة القيم المفقودة باستعمال طريقة تحليل المركبات الرئيسة (PCA) و خرائط التنظيم الذاتي((SOM
Journal of Economics and Administrative Sciences
View Archive Info| Field | Value | |
| Title |
معالجة القيم المفقودة باستعمال طريقة تحليل المركبات الرئيسة (PCA) و خرائط التنظيم الذاتي((SOM
Processing of missing values in survey data using Principal Component Analysis and probabilistic Principal Component Analysis methods |
|
| Creator |
نايف, قتيبة نبيل
جاسم, بشرى رحيم |
|
| Description |
المستخلص : ان فكرة انجاز بحث حول البيانات غير التامة جاءت من ظروف بلدنا العزيـز ومـا تعرض له من ويلات الحروب حيث أدى ذلك الى فقدان الكثير من البيانات المهمة وفي جميع نواحي الحياة الاقتصادية والطبيعية والصحية والعلمية الصرفة ... الخ. كما ان أسباب الفقدان مختلفة ، منها ما يكون خـارجاً عـن ارادة المعنيين او تكون بإرادة المعنيين أي يكون مخططاً لذلك بسبب الكلفة او المخـاطرة او بـسبب عدم توافر الإمكانيات للمعاينة. وان معالجة البيانات المفقودة في هذا البحث تمت باستخدام طريقتي تحليل المركبات الرئيسة وتحليل المركبات الرئيسة الاحتمالية وذلك باستخدام المحاكاة, حيث تم اخذ متغيرات صحة الاطفال والمتغيرات التي تتاثر بها صحة الاطفال وهي الرضاعة وصحة الامهات ويحتوي متغير صحة الامهات على قيم مفقودة وتم معالجتها في برنامج ( Matlab2015a) باستخدام طريقة تحليل المركبات الرئيسة وخرائط التنظيم الذاتيSOM حيث تم معالجة القيم المفقودة ومن ثم مقارنة الطرائق باستعمال جذر متوسط مربعات الخطأ وكانت افضل طريقة لمعالجة القيم المفقودة هي طريقة تحليل المركبات الرئيسة (PCA). The idea of carrying out research on incomplete data came from the circumstances of our dear country and the horrors of war, which resulted in the missing of many important data and in all aspects of economic, natural, health, scientific life, etc.,. The reasons for the missing are different, including what is outside the will of the concerned or be the will of the concerned, which is planned for that because of the cost or risk or because of the lack of possibilities for inspection. The missing data in this study were processed using Principal Component Analysis and self-organizing map methods using simulation. The variables of child health and variables affecting children's health were taken into account: breastfeeding and maternal health. The maternal health variable contained missing value and was processed in Matlab2015a using Methods Principal Component Analysis and probabilistic Principal Component Analysis of where the missing values were processed and then the methods were compared using the root of the mean error squares. The best method to processed the missing values Was the PCA method. |
|
| Publisher |
College of Administration & Economics
|
|
| Date |
2018-10-23
|
|
| Type |
info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
|
| Format |
application/pdf
|
|
| Identifier |
http://jeasiq.uobaghdad.edu.iq/index.php/JEASIQ/article/view/90
10.33095/jeas.v24i104.90 |
|
| Source |
مجلة العلوم الاقتصادية والادارية; مجلد 24 عدد 104 (2018); 354
Journal of Economics and Administrative Sciences; Vol 24 No 104 (2018); 354 2227-703X 2518-5764 10.33095/jeas.v24i104 |
|
| Language |
ara
|
|
| Relation |
http://jeasiq.uobaghdad.edu.iq/index.php/JEASIQ/article/view/90/72
10.33095/jeas.v24i104.90.g72 |
|