Title (Arabic)
تقدير نقاط البيانات المتعدد المتغيرات في الإحصاء المكاني مع التطبيق
DOI
10.33095/jeas.v21i85.757
Abstract
This paper deals to how to estimate points non measured spatial data when the number of its terms (sample spatial) a few, that are not preferred for the estimation process, because we also know that whenever if the data is large, the estimation results of the points non measured to be better and thus the variance estimate less, so the idea of this paper is how to take advantage of the data other secondary (auxiliary), which have a strong correlation with the primary data (basic) to be estimated single points of non-measured, as well as measuring the variance estimate, has been the use of technique Co-kriging in this field to build predictions spatial estimation process, and then we applied this idea to real data in the cultivation of wheat crop in Iraq, where he was be considered the amount of production is the basic data (variable primary) and want to estimate a single points of non measured and the cultivated area (variable secondary) has been programming all calculations language Matlab
Abstract (Arabic)
يتطرق هذا البحث إلى كيفية تقدير نقاط غير المقيسة للبيانات المكانية عندما يكون عدد مفرداتها (العينة المكانية) قليلة والتي تكون غير مفضلة لعملية التقدير، لأننا كما نعلم اذا كانت البيانات كبيرة فأن نتائج التقدير للنقاط غير المقيسة تكون افضل ومن ثم يكون تباين التقدير اقل ، لذا فأن فكرة هذا البحث هو كيفية الاستفادة من البيانات أخرى ثانوية (المساعدة) التي يكون لها ارتباط قوي مع بيانات الأولية (الأساسية) المراد تقدير احد نقاطها غير المقيسة ، فضلا عن قياس تباين التقدير، وقد تم استعمال تقنية Co-kriging في هذا المجال لبناء التنبؤات المكانية لعملية التقدير، ومن ثم تطبيق تلك التقنية على بيانات حقيقية في مجال زراعة محصول الحنطة في العراق حيث تم عد كمية الإنتاج هي البيانات الأساسية (متغير أولي) Primary variable والمراد تقدير احد نقاطها غير الملموسة والمساحة المزروعة (متغير الثانوي) secondary variable وقد تم برمجة جميع العمليات الحسابية بلغة Matlab
Recommended Citation
Mohammed, J. M. (2015). Estimation Multivariate data points in spatial statistics with application. Journal of Economics and Administrative Sciences, 21(85), 409. https://doi.org/10.33095/jeas.v21i85.757
First Page
409
Rights
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
