(untitled) (مجلة جامعة حماة, 2020)
تم تطوير العديد من نماذج الانحدار لمُعالجة مسائل التنبؤ، كطريقة المربعات الصغرى، وانحدار النواة، ونماذج الشَّبكات العُصبونيِّة وانحدار العملية الغاوصية وكان آخرها نماذج الانحدار شبه المعلمية ، فموضوع تحليل النماذج شبه المعلمية والذي يدمج النماذج المعلمية والنماذج اللامعلمية يلقى اهتماماً واضحاً في معظم الدراسات التي تأخذ طابعاً أكثر تقدماً في عملية التحليل الإحصائي الدقيق الذي يهدف إلى الحصول على مقدرات ذات مستوى عالٍ من الكفاءة. قُمنا في هذا البحث باقتراح طريقة جديدة شبه معلمية لتحسين التنبُّؤ عن طريق دمج نماذج الانحدار المعلمية المتمثلة بطريقة انحدار المربعات الصغرى مع نماذج الانحدار اللامعلمية والمتمثلة بطريقة انحدار العملية الغاوصية، وتأتي الميزة الكبيرة لهذه النماذج في كونها تحتوي على كل الميزات الإيجابية التي يتضمنها النموذج المعلمي واللامعلمي ولوضوح التفاعل بين مكوناتها المعلمية واللامعلمية والتي لاقت قبولاً واسعاً في الدراسات الطبية والاقتصادية والاجتماعية والعلمية الحديثة وذلك بسب حلها لمشكلة السلوك غير المفهوم لبعض المتغيرات الداخلة في الدراسة من جهة وللمرونة العالية التي تتمتع بها هذه النماذج من جهة أخرى. وتم التحقق من جودة الطريقة المقترحة عبر تطبيقها على بيانات واقعية ومولدة باستخدام أسلوب المحاكاة. كما تم مقارنة هذه الطريقة مع طريقة انحدار المربعات الصغرى وانحدار العملية الغاوصية باستخدام مقاييس دقة التنبؤ (MSE، RMSE، (MAPE، بهدف الوصول لأفضل طريقة لتحسين دقة التنبؤ. ودلَّت نتائج المقارنة أن الطريقة المقترحة تعطي أفضل دقة تنبؤ وأفضل نتائج وذلك لتكرار عدد الأفضلية بالاعتماد على أصغر قيمة من قيم مقاييس الأخطاء المستخدمة وبسبب قدرة منحني الانحدار الممثل لها على ملاءمة وتمثيل البيانات بشكل أفضل.