تمت مناقشة رسالة الماجستير في الاحصاء للطالبة ( سكينة شامل جاسم ) عن رسالتها الموسومة ( مقارنة بعض طرائق تقدير المعلمة التمهيدية لدوال اللب متعدد المتغيرات و توظيفها في الدوال التميزيية مع تطبيق عملي ) ، وتألفت لجنة المناقشة من السادة الاعضاء الافاضل :
أ.م.د. مناف يوسف حمود – كلية الادارة والاقتصاد / جامعة بغداد : رئيساً.
أ.م.د. ذياب حسين نايل – كلية الرافدين الجامعة : عضواً.
أ.م.د. خلود يوسف خمو – كلية الادارة والاقتصاد – جامعة بغداد : عضواً.
أ.م.د. لقاء علي محمد – كلية الادارة والاقتصاد – جامعة بغداد مشرفاً.
وكان الخبير العلمي هو أ.د. سلمى ثابت ذاكر – كلية الادارة والاقتصاد / الجامعة المستنصرية ، والخبير اللغوي المدرس رافد صباح رضا – كلية الادارة والاقتصاد / جامعة بغداد.
ان التحليل التمييزي الخطي (Linear Discriminant Analysis ) غالباً ما يعاني من مشكلة صغر حجم العينة ( SSS ) Small Simple Size و خاصة عندما يتم تطبيقها لتصنيف انماط عالية الابعاد مثل (التعرف على الوجه) او عندما تكون البيانات تتوزع توزيعاً طبيعياً ، ولكن عندما تكون غير خطية ولديها انتشار واسع فاننا نتعامل مع هذه المشكله من خلال استعمال اسلوب التحليل التمييز اللبي( Kernel Discriminant Analysis) .اذ يعتمد هذا الأسلوب على تقدير الكثافة اللبية التي تنتمي الى صنف من المقدرات تسمى بتقديرات الكثافة اللامعلمية وهو اداء شائع ذا تقنية مهمة جداً لتصور توزيع البيانات وتمهيدها كما ذكر الباحث (simonoff عام ( (1996). وهو اجراء مهم في تحليل البيانات التوضيحية ، اذ ان استعمالها في التحليل التمييزي معروف تماماً من قبل الباحثين للتعرف على الانماط الاحصائية ، ومن المعروف ايضاً ان اداء هذه التقديرات تعتمد اساساً على اختيار معلمة عرض الحزمة ( Bandwidth ) والتي تسيطر على تمهيد التقدير و على اختيار دالة Kernel . وقد تم استعمال بعض الطرائق لتقدير معلمة عرض الحزمة وهي :-
Plug – in method
Least square Cross validation method
Smoothed Cross validation method
اذ يتم اختيارمعلمة عرض الحزمة الامثل واستعمالها في تقدير الكثافة اللبية (KDE) ومن ثم توظيفها في اسلوب التحليل التمييزي اللبي (KDA) من خلال القاعدة المشتركة للمجموعات وهي قاعدة التمييز اللبي KDR)) حيث تعتمد بشكل كبير على الكثافة المصنفة f ̂j) ) و الاحتمال السابق لها( π ̂j ) ولذلك في مشكلة تعدد الطبقات ( استعمال عدة متغيرات) سيكون اكثر اهمية و وضوحاً بان تكون معلمة عرض الحزمة مختلفة عند مقارنتها مع مختلف الكثافات المصنفة و من هنا جاء هدف هذا البحث للمقارنة بين طرائق تقدير عرض الحزمه (معلمة التمهيد) المناسبة في التحليل التمييزي اللبي (KDA).