Title (Arabic)
أنموذج الانحدار اللوجيستي شبه المعلمي الضبابي مع المخرجات التي تمثل الرقم الضبابي الحدسي شبة المنحرف
DOI
10.33095/jeas.v28i133.2350
Abstract
In this paper, the fuzzy logic and the trapezoidal fuzzy intuitionistic number were presented, as well as some properties of the trapezoidal fuzzy intuitionistic number and semi- parametric logistic regression model when using the trapezoidal fuzzy intuitionistic number. The output variable represents the dependent variable sometimes cannot be determined in only two cases (response, non-response)or (success, failure) and more than two responses, especially in medical studies; therefore so, use a semi parametric logistic regression model with the output variable (dependent variable) representing a trapezoidal fuzzy intuitionistic number. the model was estimated on simulation data when sample sizes 25,50 and 100, as the parametric part was estimated by two methods of estimation, are fuzzy ordinary least squares estimators FOLSE method and suggested fuzzy weighted least squares estimators SFWLSE , while the non-parametric part is estimated by Nadaraya Watson estimation and Nearest Neighbor estimator. The results were the fuzzy ordinary least squares estimators method was better than the suggested fuzzy weighted least squares estimators while, in the non-parametric portion, the Nadaraya Watson estimators had better than Nearest Neighbor estimators to estimate the model
Abstract (Arabic)
في هذا البحث تم دراسة المنطق الصبابي والرقم الضبابي شبة المنحرف الحدسي بالإضافة الى ذلك تم دراسة بعض خصاص الرقم الضبابي شبه المنحرف الحدسي وانموذج الانحدار اللوجستي شبة المعلمي الضبابي عند استعمال الرقم الضبابي الحدسي شبة المنحرف ، لا يمكن في بعض الأحيان تحديد متغير المخرجات (المتغير التابع)في حالتين فقط هما (الاستجابة وعدم الاستجابة) أو(النجاح والفشل ) و أكثر من حالتين خاصة في الدراسات الطبية ؛ لذلك استخدم نموذج انحدار لوجستي شبه المعلمي الضبابي مع متغير الإخراج( المتغير التابع) يمثل الرقم الضبابي الحدسي شبة المنحرف. انموذج الانحدار اللوجستي شبة المعلمي الضبابي يتم تقديره بالاعتماد على بيانات المحاكاة عند حجم العينة (25، 50، 100) الجزء المعلمي في الانموذج يتم تقديره من خلال طريقتين للتقدير هما مقدرات المربعات الصغرى الاعتيادية الضبابية ومقدرات المربعات الصغرى الموزونة الضبابية المقترحة، بينما الجزء اللامعلمي يتم تقديره من خلال مقدرات نداريه واتسون ومقدرات الجار الأقرب. وكانت النتائج تدل على مقدرات المربعات الصغرى الاعتيادية الضبابية أفضل من مقدرات المربعات الصغرى الموزونة الضبابية المقترحة بينما في الجزء غير المعلمي كانت مقدرات Nadaraya Watson أفضل من مقدرات Nearest-Neighbor لتقدير النموذج
Recommended Citation
Shemail, A. H., & Mohammed, M. J. (2022). Semi Parametric Logistic Regression Model with the Outputs Representing Trapezoidal Intuitionistic Fuzzy Number. Journal of Economics and Administrative Sciences, 28(133), 70-81. https://doi.org/10.33095/jeas.v28i133.2350
First Page
70
Last Page
81
Rights
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
