مقارنة بعض طرائق الانحدار اللامعلمي الجمعي

في حالة غياب المعرفة عن الظاهرة كان تقوم التجربة لاول مرة او لا يمكن تحديد العلاقة السببية او السلوكية التي تربط المتغيرات فبدلا من اشتراط ان تاخذ البيانات قالباً او شكلاً دالياً يوصف الظاهرة بشكل مسبق يتم استبدال ذلك باسلوب اكثر مرونة يدعى التحليل اللامعلمي.ان التوسع في الشرائح التمهيدية من الحالة احادية الى الحالة متعددة المتغيرات اظهر مشكلة البعدية Curse of Dimensionality اذ يجب التوسع في حالة الشرائح التمهيدية من التكعيبية Cubic Smoothing Spline الى الحالة Thin Plate Spline. كما ان اسلوب تحليل مثل هذا النوع من الشرائح صعب خاصة لو علم حد التفاعل والذي لا يمكن تمثيله بسهولة كما يحتاج الى مستوى عالي من التحليل والبرمجة ولهذا كانت فكرة النماذج الجمعية Additive Model وخصوصاً وان هناك بعض الخوارزميات التي تتجاوز مشكلة البعدية.يهدف البحث الى التركيز على طرائق الانحدار اللامعلمي الجمعي (اي حالة ثنائية المتغيرات) بحيث نتلافى مشكلة البعدية وكانت الخوارزميات المستخدمة Backbiting و SIMEX التي تجمع بين المحاكاة والاستكمال ثم المفاضلة بين الخوارزميات باستعمال معايير موجودة واخرى مقترحة كمعيار MGCV وذلك باستخدام العديد من تجارب المحاكاة وتباينات وحجوم عينات مختلفة، اضافة لتطبيق الخوارزميات على بيانات واقعية عن تلوث المياه واعتماد الانموذج الذي يناسب بيانات المياه والذي يعطي اقل معيار مقارنة.