(1998) Bayesian prediction for the multiple linear regression model with first order auto-correlation. Masters thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

Preview

PDF 9788.pdf Download (1MB) | Preview

Arabic Abstract

في كثير من الأحيان ، تكون بحاجة لدراسة مجموعة من الوقائع المستقبلية Yr تحت فرضية حدوث مجموعة أخرى Ys من الوقائع في الماضي . وبوجه عام ، استخدم مدخل بييز لإيجاد دالة الـتنبؤ ، وهي دالة الاحتمال الشرطية لمجموعة الوقائع Yr المشروطة بحدوث مجموعة الوقائع Ys . وفي هذه الرسالة ، نوجد دالة التنبؤ لمجموعة من الوقائع المستقبلية لما يعرف بنموذج الانحدار الخطي المتعدد ذو الارتباط الذاتي من الرتبة الأولى ، وتقارن ذلك بنتائج استخدمت فيها مداخل أخرى غير مدخل بييز .

English Abstract

In many occasions, we are interestd in making inference about the yet unobserved set of responses Yr, conditional on the observed part Ys. Using the Bayesian approach, the probability density function for Y3, conditional on Ys is obtained as a general procedure to derive the prediction distributions. In this work, we find the predictive probability density function for a set of responses of the Multiple Linear Regression Model with First Order Auto-Correlation and compare our results with that available in the literature where different approaches, other than the Bayesian approach, were used.

Item Type:	Thesis (Masters)
Subjects:	Math
Department:	College of Computing and Mathematics > Mathematics
Committee Advisor:	Al-Sabah, Walid S.
Committee Members:	Joarder, Anwar H. and Iqbal, Mohammad and Al-Faraj, Taqi
Depositing User:	Mr. Admin Admin
Date Deposited:	22 Jun 2008 13:49
Last Modified:	01 Nov 2019 13:51
URI:	http://eprints.kfupm.edu.sa/id/eprint/9788