تستخدم تقنيات التصنيفِ ًبصورة واسعة جدا في كثير من المجالات التطبيقية. ولاسيما في المجالات الاقتصادية والتحليلات المالية كما في عِلْمِ تحليل الزبونِ التنبؤيِpredictive customer analytics ، الذي يتضمن ذلك الإمتلاكِ، المقايضة، إحتكار وإحراز الإئتمانِ والجباياتِ. إنّ هدفَ أيّ نموذج تصنيفِ هو أَنْ يُصنّفَ َ المشاهدات في مجموعتين أَو أكثرِ للوصول الى التنبؤ بنتيجةً ترتبط بكُلّ مشاهدة ومثال ذلك: - متجاوب أَو غير متجاوب، مقصّر أَو غير مقصّر، متخبط أو غير متخبطchurner الخ. نهتمُّ في الأعمال التجارية بإمكانية التنبؤ بحسنِ تصرف كُلّ شركة وادئها المستقبلي، وتقنيات التصنيفِ التي تُزوّدُنا بالنماذجِ التنبؤيةِ للغرض لنفسه. وهناك طرق مختلفة معلميه parametric وغير معلميه
non-parametricيمكن أن تُستَعملَ لحَلّ مشاكلِ التصنيفِ. الطرق الإحصائية المعلميه parametric في طبيعتِها تضع الفرضيات حول طبيعةِ التوزيعاتِ وتًقدر معالم َتلك التوزيعاتِ لحَلّ المشكلةِ.
Abstract The study aims to evaluate antifungal activity of petroleum ether extracts from leaves and stems of Rosmarinus officinalis and root of Glycerrhiza glabra , against fungi Fusarium oxysporium , Aspergillus flavus and Penicillium expansum. While the results of sensitivity of the fungi towards petroleum ether extracts showed different activity, petroleum ether extract of Rosmarinus officinalis showed more activity on Aspergillus flavus minimum inhibitory concentration(MIC) was 25 mg /ml and minimum fungicide concentration(MFC) was 37.5 mg /ml, followed by Fusarium oxysporium, (MIC) was 50 mg /ml and (MFC) was 37.5 mg /ml, finally Penicillium expansum (MIC) was 50 mg /ml and (MFC) was 75 mg /ml, used more concentration from petroleum et
... Show MoreGross domestic product (GDP) is an important measure of the size of the economy's production. Economists use this term to determine the extent of decline and growth in the economies of countries. It is also used to determine the order of countries and compare them to each other. The research aims at describing and analyzing the GDP during the period from 1980 to 2015 and for the public and private sectors and then forecasting GDP in subsequent years until 2025. To achieve this goal, two methods were used: linear and nonlinear regression. The second method in the time series analysis of the Box-Jenkins models and the using of statistical package (Minitab17), (GRETLW32)) to extract the results, and then comparing the two methods, T
... Show Moreان ايجاد وسائل و طرائق تدريبية وتمارين مستحدثة بالاعتماد على مختلف العلوم وانعكاس ذلك على الافكار الجديدة ولعل واحدة من هذه التمارين اسلوب التمرينات الساكيو (S.A.Q) وتمرينات الساكيو من التمرينات الحديثة المستخدمة في المجال الرياضي كونها تحسن من كفاءة الأداء اما مشكلة البحث لاحظت الباحثتان هناك هبوط في انجاز100م حواجز, وهذا يتطلب التقصي والبحث عن أسباب هذا الهبوط والوقوف على نقاط الضعف الواضحة في مراحل الع
... Show MoreLinear discriminant analysis and logistic regression are the most widely used in multivariate statistical methods for analysis of data with categorical outcome variables .Both of them are appropriate for the development of linear classification models .linear discriminant analysis has been that the data of explanatory variables must be distributed multivariate normal distribution. While logistic regression no assumptions on the distribution of the explanatory data. Hence ,It is assumed that logistic regression is the more flexible and more robust method in case of violations of these assumptions.
In this paper we have been focus for the comparison between three forms for classification data belongs
... Show Moreتشير التحليلات الى ان الملاكم يحتاج الى جميع القدرات البدنية والحركية تقريبا وبنسب معينة على وفق الاداء ونوعية وطريقة لعب الملاكم فضلا عن الوقت من الجولة وفي اي جولة، واخيرا نوع المنافس. وهذا التبادل بين الدفاع والهجوم والانتقال يكون كبيرا جدا في اثناء المباراة ، وهذا الامر يحتاج الى امتلاك الملاكم قدرات بدنية وحركية ذات خصوصية لا تجدها في العاب اخرى. وكون الباحثان قد مارسا اللعبة، فقد طرحا السؤال الاتي:
... Show MoreThe multiple linear regression model is an important regression model that has attracted many researchers in different fields including applied mathematics, business, medicine, and social sciences , Linear regression models involving a large number of independent variables are poorly performing due to large variation and lead to inaccurate conclusions , One of the most important problems in the regression analysis is the multicollinearity Problem, which is considered one of the most important problems that has become known to many researchers , As well as their effects on the multiple linear regression model, In addition to multicollinearity, the problem of outliers in data is one of the difficulties in constructing the reg
... Show More