[صفحه اصلی ]   [Archive] [ English ]  
:: صفحه اصلي :: درباره نشريه :: آخرين شماره :: تمام شماره‌ها :: جستجو :: ثبت نام :: ارسال مقاله :: تماس با ما ::
بخش‌های اصلی
اطلاعات نشریه::
آرشیو مجله و مقالات::
ثبت نام و اشتراک::
ارسال مقاله::
پایگاه‌های مرتبط::
برای داوران::
اخلاق در پژوهش::
تماس با ما::
تسهیلات پایگاه::
::
جستجو در پایگاه

جستجوی پیشرفته
..
دریافت اطلاعات پایگاه
نشانی پست الکترونیک خود را برای دریافت اطلاعات و اخبار پایگاه، در کادر زیر وارد کنید.
..
Google Scholar Metrics

Citation Indices from GS

AllSince 2019
Citations4518
h-index32
i10-index00
..
ثبت شده در

AWT IMAGE


..
نماد اعتماد الکترونیکی
..
آمار نشریه
تعداد دوره های نشریه: 19
تعداد شماره ها: 37
تعداد مشاهده ی مقالات: 3256557
تعداد دریافت (دانلود) مقالات: 816249

مقالات دریافت شده: 855
مقالات پذیرفته شده: 348
مقالات رد شده: 489
مقالات منتشر شده: 345

نرخ پذیرش: 40.7
نرخ رد: 57.19

میانگین دریافت تا پذیرش: 404 روز
میانگین دریافت تا اولین داوری: 5.7 روز
میانگین پذیرش تا انتشار: 519.8 روز
____
..
:: جلد 17، شماره 1 - ( 6-1402 ) ::
جلد 17 شماره 1 صفحات 0-0 برگشت به فهرست نسخه ها
تحلیل داده‌های با بعد بالا با استفاده از رگرسیون بردار پشتیبان تعمیم یافته، رگرسیون تابعی، رگرسیون ستیغی و لاسو
آرتا روحی ، فاطمه جهادی ، مهدی روزبه* ، سعید زالزاده
چکیده:   (1721 مشاهده)

تحلیل داده‌های با بعد بالا با استفاده از روش‌های رگرسیون کلاسیک انجام پذیر نیست و ممکن است نتایج آن گمراه کننده باشد.
    در این تحقیق سعی شده است با معرفی تکنیک‌های جدید و قدرتمندی مانند رگرسیون بردار پشتیبان، رگرسیون تابعی، رگرسیون  ستیغی و لاسو، به واکاوی این‌گونه داده‌ها پرداخته شود.  در این راستا، با تحلیل دو مجموعه داده بعد بالا (داده‌های مربوط به تولید ریبوفلاوین و شبیه‌سازی شده) با روش‌های معرفی شده، به ارزیابی کاراترین مدل با استفاده از سه معیار (مجذور همبستگی، میانگین توان دوم خطا و میانگین انحراف درصد خطای مطلق) با توجه به نوع داده‌ها پرداخته می‌شود.

واژه‌های کلیدی: داده‌های با بعدبالا، رگرسیون بردار پشتیبان، رگرسیون تابعی، رگرسیون ستیغی، رگرسیون لاسو
متن کامل [PDF 1157 kb]   (1443 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشی بنیادی | موضوع مقاله: استنباط آماری
دریافت: 1401/1/31 | پذیرش: 1402/6/10 | انتشار: 1402/4/20
فهرست منابع
1. Amini‎, ‎M‎. ‎and Roozbeh‎, ‎M‎. ‎(2015)‎, ‎Optimal Partial Ridge Estimation in Restricted Semiparametric‎ Regression Models‎, ‎ Journal of Multivariate Analysis, 136‎, ‎26-40‎. [DOI:10.1016/j.jmva.2015.01.005]
2. Ara{'ujo‎ ‎R‎. ‎D‎. ‎A.‎, ‎Oliveira A‎. ‎L‎. ‎and Meira S‎. ‎(2015)‎, ‎ A Hybrid Model for High-Frequency Stock Market Forecasting,‎ Expert Systems with Applications‎, 42‎ , ‎4081-4096‎. [DOI:10.1016/j.eswa.2015.01.004]
3. ‎Efron‎, ‎B.‎, ‎and Hastie,T‎. ‎(2017)‎, ‎Computer Age Statistical Inference‎, Cambridge University Press‎, ‎Cambridge‎.
4. ‎Ferraty‎, ‎F.‎, ‎Vieu‎, ‎P‎. ‎(2006)‎, Nonparametric Functional Data Analysis‎: ‎Theory and Practice‎. ‎Springer Science and Business Media‎, ‎New York‎,
5. ‎Jolliffe I.T‎. ‎(2002)‎, ‎Principal Component Analysis‎, Springer Series in Statistics‎, ‎Aberdeen‎.
6. ‎Hoerl A.E.‎ ‎and Kennard R.W‎. ‎(1975)‎, ‎Ridge Regression some Simulation‎, ‎Communication in Statistics‎, ‎4‎ , ‎4105-4123‎. [DOI:10.1080/03610917508548342]
7. ‎‎Goldsmith‎, ‎J.‎, ‎Scheipl‎, ‎F‎. ‎(2014)‎, ‎Estimator Selection and Combination in Scalar-on-Function Regression‎, ‎Computational Statistics & Data Analysis‎, 70‎, ‎362-372‎. [DOI:10.1016/j.csda.2013.10.009]
8. ‎Kao L‎. ‎J.‎, ‎Chiu C‎. ‎C.‎, ‎Lu C‎. ‎J‎. ‎and Yang J‎. ‎L‎. ‎(2013)‎, Integration of Nonlinear Independent Component Analysis and Support‎ Vector Regression for Stock Price Forecasting, Neurocomputing‎, 99, ‎534-542‎. [DOI:10.1016/j.neucom.2012.06.037]
9. McDonald G‎. ‎C.‎, ‎and Galarneau D‎. ‎I‎. ‎(1975)‎, ‎A Monte Carlo Evaluation of some Ridge-Type Estimators‎. Journal of the American Statistical Association‎, 70(350)‎, ‎407-416‎. [DOI:10.1080/01621459.1975.10479882]
10. Miao‎, ‎R.‎, ‎Zhang‎, ‎X.‎, ‎and Wong‎, ‎R‎. ‎K‎. ‎(2022)‎, ‎A Wavelet-Based Independence Test for Functional Data with an Application to MEG Functional Connectivity‎. Journal of the American Statistical Association‎, ‎1-14‎.
11. ‎Nayak R‎. ‎K.‎, ‎Mishra D‎. ‎and Rath A‎. ‎K‎. ‎(2015)‎, A Naive Svm-Knn Based Stock Market Trend Rreversal Analysis for‎ Indian Benchmark Indices, ‎Applied Soft Computing‎, ‎35, ‎670-680‎. [DOI:10.1016/j.asoc.2015.06.040]
12. ‎Patel J.‎, ‎Shah S.‎, ‎Thakkar P‎. ‎and Kotecha K‎. ‎(2015)‎, Predicting Stock Market Index Using Fusion of Machine Learning‎ Techniques, Expert Systems with Applications‎, 42, ‎2162-2172‎. [DOI:10.1016/j.eswa.2014.10.031]
13. ‎Ramsay‎, ‎J‎. ‎O‎. ‎and Silverman‎, ‎B‎. ‎W‎. ‎(2005)‎, ‎Functional Data Analysis‎, ‎Springer-Verlag‎, ‎New York‎.
14. ‎Roozbeh‎, ‎M‎. ‎(2018)‎, ‎Optimal QR-Based Estimation in Partially Linear Regression Models with Correlated Errors Using GCV Criterion‎, ‎Computational Statistics & Data Analysis‎, 117‎, ‎45-61‎. [DOI:10.1016/j.csda.2017.08.002]
15. Roozbeh‎, ‎M.‎ and Amini M. (2020), Feasible Generalized Ridge Robust Estimator in Semiparametric Regression Models, Journal of Statistical Sciences, 13(2), 441-460. [DOI:10.29252/jss.13.2.441]
16. Roozbeh‎, ‎M. ‎and Maanavi‎, ‎M‎. ‎(2021)‎, ‎ Modeling of Chronological Age Using Least Trimmed Squares Ridge Regression, Journal of Statistical Sciences, 14(2), 409-428‎. [DOI:10.29252/jss.14.2.6]
17. Roozbeh‎, ‎M.‎, ‎Rouhi‎, ‎A.‎, ‎Jahadi‎, ‎F.‎, ‎and Zalzadeh‎, ‎S‎. ‎(2022)‎, ‎Support Vector Machines Regression Model and Comparison with Semi-parametric Regression. Andishe _ye Amari‎, ‎26(2)‎, ‎21-32‎.‎
18. ‎Sheather‎, ‎S‎. ‎(2009)‎, ‎A Modern Approach to Regression with R‎, ‎Springer Science and Business Media‎.
19. ‎Tibshirani R‎. ‎(1996)‎, ‎Regression Shrinkage and Selection via the Lasso, Journal of the‎ Royal Statistical Society‎. ‎Series B (Methodological)‎, ‎58(1), ‎267-288‎. [DOI:10.1111/j.2517-6161.1996.tb02080.x]
20. ‎Vapnik V‎. ‎N‎. ‎(1995)‎, The Nature of Statistical Learning Theory‎, ‎New York‎. [DOI:10.1007/978-1-4757-2440-0] [PMID]
21. ‎Xiao Y.‎, ‎Xiao J.‎, ‎Lu F‎. ‎and Wang S‎. ‎(2014)‎, Ensemble Anns-Pso-Ga Approach for Day-Ahead Stock E-Exchange Prices Forecasting‎, International Journal of Computational Intelligence Systems‎, ‎7, ‎272-290‎. [DOI:10.1080/18756891.2013.864472]
22. ‎Zhang‎, ‎X.‎, ‎Xue‎, ‎W.‎, ‎and Wang‎, ‎Q‎. ‎(2021)‎, ‎Covariate Balancing Functional Propensity Score for Functional Treatments in Cross-Sectional Observational Studies‎. Computational Statistics & Data Analysis‎, 163‎, ‎107303‎. [DOI:10.1016/j.csda.2021.107303]
ارسال پیام به نویسنده مسئول

ارسال نظر درباره این مقاله
نام کاربری یا پست الکترونیک شما:

CAPTCHA



XML   English Abstract   Print


Download citation:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:

roohi A, jahadi F, Roozbeh M, Zalzadeh S. Analysis of High Dimensional Data Using Development Support Vector Regression, Functional Regression, Ridge and Lasso Regression. JSS 2023; 17 (1)
URL: http://jss.irstat.ir/article-1-804-fa.html

روحی آرتا، جهادی فاطمه، روزبه مهدی، زالزاده سعید. تحلیل داده‌های با بعد بالا با استفاده از رگرسیون بردار پشتیبان تعمیم یافته، رگرسیون تابعی، رگرسیون ستیغی و لاسو. مجله علوم آماری. 1402; 17 (1)

URL: http://jss.irstat.ir/article-1-804-fa.html



بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.
جلد 17، شماره 1 - ( 6-1402 ) برگشت به فهرست نسخه ها
مجله علوم آماری – نشریه علمی پژوهشی انجمن آمار ایران Journal of Statistical Sciences

Persian site map - English site map - Created in 0.05 seconds with 45 queries by YEKTAWEB 4660