المجلة العراقية للعلوم الاحصائية (Dec 2023)
استخدام الشبكة المرنة لاختيار متغيرات السلاسل الزمنية عالية الابعاد لنموذج الانحدار الذاتي لحركة دودة الربداء الرشيقة
Abstract
ان عملية اختيار المتغيرات الإحصائية التي تحتوي على معلومات تتعلق بالتأثير على المتغير المعتمد لها دوراً اساسياً في النمذجة الاحصائية الدقيقة. في السلاسل الزمنية وعندما يكون هناك عدد كبير جداً من متغيرات الانحدار الذاتي Autoregressive (AR) في النموذج فإنه من المهم اختيار متغيرات الانحدار الذاتي المؤثرة فعلياً والمهمة من مجموعة كبيرة (عالية الابعاد) من المتغيرات الذاتية بتخلفات زمنية سابقة للحصول على نتائج أكثر دقة. تعد طريقة الشبكة المرنة Elastic Net من الأساليب التي تعمل على اختيار النموذج الافضل واجراء تقدير مشترك للنماذج الخطية مما يسهم في اختيار المتغيرات المؤثرة فعلياً واهمال ما دونها من مجموعة كبيرة جداً عالية الابعاد من المتغيرات الذاتية. في هذه الدراسة سيتم استخدام طريقة الشبكة المرنة لاختيار معلمات الانحدار الذاتي في نموذج السلاسل الزمنية وتقديرها. سيتم استخدام بيانات السلسلة الزمنية لحركة الربداء الرشيقة متمثلة بزوايا الظل للحركة الموجية للدودة Caenorhabditis Elegans (CE). تم اختيار نموذج السلسلة الزمنية أحادية المتغير لحركة الربداء الرشيقة عبر طريقة الشبكة المرنة ونماذج الانحدار الذاتي (Elastic-AR) الهجين بعد عمليات متعددة لاختيار متغيرات الانحدار الذاتي. ومن خلال النتائج فقد تطابقت المعلمات المختارة في نموذج الانحدار الذاتي AR مع النموذج الهجين Elastic-AR الى حد كبير مع تفوق واضح في نتائج الأسلوب الهجين ودقة عالية. ولذلك فمن الممكن استنتاج امكانية استخدام الأسلوب الهجين المقترح للحصول على أفضل نموذج للسلاسل الزمنية عالية الابعاد بأقل عدد من المتغيرات واكثرها تأثيراً مما يقلل من الجهد والتكاليف ويزيد من دقة النماذج.
Keywords
