Imad Yagoub Hamid | Shaqra University (original) (raw)
Uploads
Papers by Imad Yagoub Hamid
Journal of Al-Qadisiyah for Computer Science and Mathematics
This study aimed to identify the most important factors affecting the academic achievement of a u... more This study aimed to identify the most important factors affecting the academic achievement of a university student and then build a predictive model using these factors to predict the student's academic status. The ordinal logistic regression method was used to identify the influencing factors, and neural network technique to build the prediction model. It was applied to a sample of 188 students at Al-Yamamah University in the Kingdom of Saudi Arabia. The analyzed data were collected using a questionnaire of three main axes: representing student related factors, family, and academic factors. The results of the logistic regression model showed that 10 variables had a significant effect on the student's academic achievement: age, cumulative average at high school, the distance of residence, work besides studying, daily study hours, frequent absences, fear of exams, the economic level of the family, parents divorce, and family follow-up. As for the MLP network model with archit...
Journal of Al-Qadisiyah for Computer Science and Mathematics
The main objective of this study is to arrive at a highly efficient prediction model for early pr... more The main objective of this study is to arrive at a highly efficient prediction model for early prediction of diabetes by relying on risk factors for diabetes as predictor variables. Using a binary logistic regression model, a model was built for the data of study which taken from a sample of diabetics and non-diabetics persons. The results have shown the high ability of the binary logistic regression model in predicting the diabetes-infected persons. All indicators confirm the validity and quality of the model. The results of Chi-square test (sig=0.945>.05) indicated that the model is significant. Likewise, the results of Hosmer&Lemeshow test (sig=0.945>.05) confirm that the model represents the data very well. Classification table findings were also high, as the overall percentage for the correct classification was 91%. The significant risk factors that influential in predicting diabetes can be arranged as follows: (High blood pressure, Diabetes in the family first degree, Hi...
المؤتمر الدولي العلمي الرابع لاتحاد الإحااييي العرب, 2013
هدفت هذه الد ا رسة لمعرفة المتغي ا رت الاقتصادية والعوامل التي تؤثر على سعر الصرف في السودان, ومد... more هدفت هذه الد ا رسة لمعرفة المتغي ا رت الاقتصادية والعوامل التي تؤثر على سعر الصرف في السودان, ومدى تأثير هذه
العوامل على الاستق ا رر النقدي والاقتصادي للدولة, وذلك من خلال استخدام أسلوب الانحدار المتعدد لبناء نموذج قياسي لسعر
الصرف, وأسلوب الشبكات العصبية الاصطناعية لبناء نموذج تنبؤ نستطيع من خلاله تأكيد أهمية المتغي ا رت المضمنة في
النموذج القياسي ودرجة تأثيرها على سعر الصرف.
واعتمدت الد ا رسة على منهج الاقتصاد القياسي والمنهج الإحصائي التحليلي, وذلك لتحليل العوامل الكمية التي تؤثر
علي سعر الصرف خلال فترة الد ا رسة.
وتوضح النتائج التي تم التوصل إليها باستخدام أسلوب الانحدار المتعدد, ومن خلال النموذج القياسي إن هناك ثلاثة
متغي ا رت كان لها تأثير معنوي على سعر الصرف وهي: التضخم, العملة خارج الجهاز المصرفي والناتج المحلي الإجمالي
الحقيقي. أما نموذج الشبكات العصبية فقد اظهر أن أكثر المتغي ا رت تأثي ا رً على سعر الصرف هو التضخم حيث بلغت أهميته
النسبية %68 , ثم تلاه معدل التبادل التجاري بنسبة 01 %, الناتج المحلي الإجمالي بنسبة 7.7 %, والمتغيرين درجة الانفتاح
الخارجي والعملة خارج الجهاز المصرفي بنسبة 5%, وكان اقل المتغي ا رت مساهمة هو الاحتياطي الأجنبي حيث كانت نسبة
.%1.. تأثيره فقط 0
ومن خلال نتائج نموذجي الشبكة والانحدار نجد إن هناك توافق بين النموذجين علي ثلاثة متغي ا رت لها تأثير معنوي في سعر
الصرف وهي: معدل التضخم والعملة خارج الجهاز المصرفي والناتج المحلي. وقد اختلف النموذجين في تأثير بقية المتغي ا رت.
ومن ذلك يمكن التأكيد على أن المتغي ا رت الثلاثة محل الاتفاق هي الأكثر أهمية وتأثي ا رً بالنسبة لسعر الصرف.
Hadhramout University Journal of Humanities, 2015
تناولت الد ا رسة بناء نموذج قیاسي للاستی ا رد في السودان باستخدام الانحدار المتعدد والشبكات العصب... more تناولت الد ا رسة بناء نموذج قیاسي للاستی ا رد في السودان باستخدام الانحدار المتعدد والشبكات العصبیة الاصطناعیة، واستهدفت الد ا رسة
معرفة المتغی ا رت والعوامل التي تؤثر في الاستی ا رد في السودان من خلال استخدام أسلوب الانحدار المتعدد لبناء نموذج قیاسي للاستی ا رد،
والاستفادة من أسلوب الشبكات العصبیة الاصطناعیة في تأكید جودة النموذج القیاسي.
واعتمدت الد ا رسة على المنهج الإحصائي التحلیلي وطریقة الاقتصاد القیاسي. وتم تطبیق تقنیات اختبار جذر الوحدة والتكامل المشترك
على البیانات. وتوضح النتائج التي تم التوصل إلیها باستخدام أسلوب الانحدار المتعدد وجود تأثیر معنوي من قبل متغیر الناتج المحلي
الإجمالي، الاستثمار، سعر الصرف، والضریبة الجمركیة، في الاستی ا رد. أما أسلوب الشبكات العصبیة فقد اظهر أن المتغی ا رت ذات التأثیر
الأكبر في الاستی ا رد هي: الاستثمار، والناتج المحلي الإجمالي، والضریبة الجمركیة، وهناك تأثیر بدرجة أقل للمتغیرین: سعر الصرف
والصاد ا رت، أما المتغی ا رنِ : الإنفاق الاستهلاكي والإنفاق الحكومي فلیس لهما أي تأثیر یذكر. ویتماشى ذلك مع ما توصلت إلیه الد ا رسة
باستخدام الانحدار المتعدد، مما یؤكد جودة النموذج القیاسي المبني.
الكلمات المفتاحیة: الاستی ا رد، الانحدار المتعدد، السودان، الشبكات العصبیة الاصطناعیة.
Journal of Al-Qadisiyah for Computer Science and Mathematics, 2020
This study examines the prediction in time series of industrial production, showing how the accur... more This study examines the prediction in time series of industrial production, showing how the accuracy of predictions obtained by the statistical models used in the study, and the ability of these models to deal with changes in time series data and the changes on the performance of these models. The study aimed mainly to find the most suitable and best statistical forecasting models to be used in the process of forecasting cement production in Sudan. Using the Box-Jenkins methodology and the exponential smoothing method (Holt model), a number of models were constructed for the study sample of the time series of cement production in Sudan. The results of the study showed that the Box-Jenkins model outperformed the Holt model, where the comparative criteria indicators indicated the preference of the ARIMA model (2,1,1). Standards. The results showed that the results of future predictions obtained using the selected model ARIMA (2,1,1) are all within the limits of confidence, which indicates the quality and accuracy of this model in the prediction. Prediction values have indicated an increase in productivity over the next 10 years. Random changes were the most important factors that directly affected the performance of both models, but they were more effective in reducing the efficiency of the Holt exponential model compared to the Box-Jenkins model
Journal of Al-Qadisiyah for Computer Science and Mathematics, 2020
The main objective of this study is to arrive at a highly efficient prediction model for early pr... more The main objective of this study is to arrive at a highly efficient prediction model for early prediction of diabetes by relying on risk factors for diabetes as predictor variables. Using a binary logistic regression model, a model was built for the data of study which taken from a sample of diabetics and non-diabetics persons. The results have shown the high ability of the binary logistic regression model in predicting the diabetes-infected persons. All indicators confirm the validity and quality of the model. The results of Chi-square test (sig=0.945>.05) indicated that the model is significant. Likewise, the results of Hosmer&Lemeshow test (sig=0.945>.05) confirm that the model represents the data very well. Classification table findings were also high, as the overall percentage for the correct classification was 91%. The significant risk factors that influential in predicting diabetes can be arranged as follows: (High blood pressure, Diabetes in the family first degree, High cholesterol, Smoking, Age above 35, Overweight and Gender). All these results confirm the quality and accuracy of this model in predicting the disease, the thing which may indicate that the model can be used as a primary tool for predicting type-2 diabetes through risk factors.
المؤتمر الدولي الثالث للإحصائيين العرب, 2011
تناولت هذه الدراسة استخدام نماذج بوكس جنكنز ونماذج الشبكات العصبية الاصطناعية للتنبؤ في السلاسل -... more تناولت هذه الدراسة استخدام نماذج بوكس جنكنز ونماذج الشبكات العصبية الاصطناعية للتنبؤ في السلاسل -
الزمنية الاقتصادية, وتم التطبيق على بيانات القطاع الزراعي السوداني ممثلة في السلاسل الزمنية لإنتاجية القمح,
1524 م(. – الذرة, والسمسم للفترة الزمنية ) 2002
وهدفت الدراسة لإبراز العلاقة مابين الأساليب المستخدمة للتنبؤ في السلاسل الزمنية ودقة التنبؤات المتحصل
عليها, ومدى تأثير التغيرات التي تطرأ على السلاسل الزمنية ودرجة العشوائية واللاخطية في البيانات على أداء هذه
الأساليب.
حيث تمت معالجة موضوع التنبؤ في السلاسل الزمنية من أوجه مختلفة تمثلت في: نوعية البيانات كعامل رئيسي في
تحديد الأسلوب المتبع للتنبؤ, تأثير التغيرات المختلفة وخاصة التغيرات العشوائية على نتائج نماذج التنبؤ وتأثير عدم
ثبات التباين على دقة التنبؤ المتحصل عليه من النموذج المستخدم.
ومن أهم النتائج التي توصلت لها الدراسة:
1 درجة التغيرات في السلسلة الزمنية وخاصة التغيرات العشوائية, يؤثر تأثير مباشر على النتائج المتحصل عليها -
باستخدام الأسلوبين محل الدراسة, فكلما زادت حدة التغيرات في السلسلة الزمنية قلت كفاءة نماذج بوكس جنكنز مقارنة -
بنماذج الشبكات العصبية.
2 تقل كفاءة الأسلوبين في التعامل مع السلاسل الزمنية التي تعاني من مشكلة عدم ثبات التباين, ولكن تفضل نماذج -
الشبكات على نماذج بوكس جنكنز. -
3 تتأثر نماذج الشبكات العصبية بشكل مباشر بحجم البيانات المتاحة )طول السلسلة الزمنية(. -
4 كلما زادت فترة التنبؤ في المستقبل كانت نتائج الشبكات أدق من نتائج بوكس جنكنز.
Journal of Al-Qadisiyah for Computer Science and Mathematics
This study aimed to identify the most important factors affecting the academic achievement of a u... more This study aimed to identify the most important factors affecting the academic achievement of a university student and then build a predictive model using these factors to predict the student's academic status. The ordinal logistic regression method was used to identify the influencing factors, and neural network technique to build the prediction model. It was applied to a sample of 188 students at Al-Yamamah University in the Kingdom of Saudi Arabia. The analyzed data were collected using a questionnaire of three main axes: representing student related factors, family, and academic factors. The results of the logistic regression model showed that 10 variables had a significant effect on the student's academic achievement: age, cumulative average at high school, the distance of residence, work besides studying, daily study hours, frequent absences, fear of exams, the economic level of the family, parents divorce, and family follow-up. As for the MLP network model with archit...
Journal of Al-Qadisiyah for Computer Science and Mathematics
The main objective of this study is to arrive at a highly efficient prediction model for early pr... more The main objective of this study is to arrive at a highly efficient prediction model for early prediction of diabetes by relying on risk factors for diabetes as predictor variables. Using a binary logistic regression model, a model was built for the data of study which taken from a sample of diabetics and non-diabetics persons. The results have shown the high ability of the binary logistic regression model in predicting the diabetes-infected persons. All indicators confirm the validity and quality of the model. The results of Chi-square test (sig=0.945>.05) indicated that the model is significant. Likewise, the results of Hosmer&Lemeshow test (sig=0.945>.05) confirm that the model represents the data very well. Classification table findings were also high, as the overall percentage for the correct classification was 91%. The significant risk factors that influential in predicting diabetes can be arranged as follows: (High blood pressure, Diabetes in the family first degree, Hi...
المؤتمر الدولي العلمي الرابع لاتحاد الإحااييي العرب, 2013
هدفت هذه الد ا رسة لمعرفة المتغي ا رت الاقتصادية والعوامل التي تؤثر على سعر الصرف في السودان, ومد... more هدفت هذه الد ا رسة لمعرفة المتغي ا رت الاقتصادية والعوامل التي تؤثر على سعر الصرف في السودان, ومدى تأثير هذه
العوامل على الاستق ا رر النقدي والاقتصادي للدولة, وذلك من خلال استخدام أسلوب الانحدار المتعدد لبناء نموذج قياسي لسعر
الصرف, وأسلوب الشبكات العصبية الاصطناعية لبناء نموذج تنبؤ نستطيع من خلاله تأكيد أهمية المتغي ا رت المضمنة في
النموذج القياسي ودرجة تأثيرها على سعر الصرف.
واعتمدت الد ا رسة على منهج الاقتصاد القياسي والمنهج الإحصائي التحليلي, وذلك لتحليل العوامل الكمية التي تؤثر
علي سعر الصرف خلال فترة الد ا رسة.
وتوضح النتائج التي تم التوصل إليها باستخدام أسلوب الانحدار المتعدد, ومن خلال النموذج القياسي إن هناك ثلاثة
متغي ا رت كان لها تأثير معنوي على سعر الصرف وهي: التضخم, العملة خارج الجهاز المصرفي والناتج المحلي الإجمالي
الحقيقي. أما نموذج الشبكات العصبية فقد اظهر أن أكثر المتغي ا رت تأثي ا رً على سعر الصرف هو التضخم حيث بلغت أهميته
النسبية %68 , ثم تلاه معدل التبادل التجاري بنسبة 01 %, الناتج المحلي الإجمالي بنسبة 7.7 %, والمتغيرين درجة الانفتاح
الخارجي والعملة خارج الجهاز المصرفي بنسبة 5%, وكان اقل المتغي ا رت مساهمة هو الاحتياطي الأجنبي حيث كانت نسبة
.%1.. تأثيره فقط 0
ومن خلال نتائج نموذجي الشبكة والانحدار نجد إن هناك توافق بين النموذجين علي ثلاثة متغي ا رت لها تأثير معنوي في سعر
الصرف وهي: معدل التضخم والعملة خارج الجهاز المصرفي والناتج المحلي. وقد اختلف النموذجين في تأثير بقية المتغي ا رت.
ومن ذلك يمكن التأكيد على أن المتغي ا رت الثلاثة محل الاتفاق هي الأكثر أهمية وتأثي ا رً بالنسبة لسعر الصرف.
Hadhramout University Journal of Humanities, 2015
تناولت الد ا رسة بناء نموذج قیاسي للاستی ا رد في السودان باستخدام الانحدار المتعدد والشبكات العصب... more تناولت الد ا رسة بناء نموذج قیاسي للاستی ا رد في السودان باستخدام الانحدار المتعدد والشبكات العصبیة الاصطناعیة، واستهدفت الد ا رسة
معرفة المتغی ا رت والعوامل التي تؤثر في الاستی ا رد في السودان من خلال استخدام أسلوب الانحدار المتعدد لبناء نموذج قیاسي للاستی ا رد،
والاستفادة من أسلوب الشبكات العصبیة الاصطناعیة في تأكید جودة النموذج القیاسي.
واعتمدت الد ا رسة على المنهج الإحصائي التحلیلي وطریقة الاقتصاد القیاسي. وتم تطبیق تقنیات اختبار جذر الوحدة والتكامل المشترك
على البیانات. وتوضح النتائج التي تم التوصل إلیها باستخدام أسلوب الانحدار المتعدد وجود تأثیر معنوي من قبل متغیر الناتج المحلي
الإجمالي، الاستثمار، سعر الصرف، والضریبة الجمركیة، في الاستی ا رد. أما أسلوب الشبكات العصبیة فقد اظهر أن المتغی ا رت ذات التأثیر
الأكبر في الاستی ا رد هي: الاستثمار، والناتج المحلي الإجمالي، والضریبة الجمركیة، وهناك تأثیر بدرجة أقل للمتغیرین: سعر الصرف
والصاد ا رت، أما المتغی ا رنِ : الإنفاق الاستهلاكي والإنفاق الحكومي فلیس لهما أي تأثیر یذكر. ویتماشى ذلك مع ما توصلت إلیه الد ا رسة
باستخدام الانحدار المتعدد، مما یؤكد جودة النموذج القیاسي المبني.
الكلمات المفتاحیة: الاستی ا رد، الانحدار المتعدد، السودان، الشبكات العصبیة الاصطناعیة.
Journal of Al-Qadisiyah for Computer Science and Mathematics, 2020
This study examines the prediction in time series of industrial production, showing how the accur... more This study examines the prediction in time series of industrial production, showing how the accuracy of predictions obtained by the statistical models used in the study, and the ability of these models to deal with changes in time series data and the changes on the performance of these models. The study aimed mainly to find the most suitable and best statistical forecasting models to be used in the process of forecasting cement production in Sudan. Using the Box-Jenkins methodology and the exponential smoothing method (Holt model), a number of models were constructed for the study sample of the time series of cement production in Sudan. The results of the study showed that the Box-Jenkins model outperformed the Holt model, where the comparative criteria indicators indicated the preference of the ARIMA model (2,1,1). Standards. The results showed that the results of future predictions obtained using the selected model ARIMA (2,1,1) are all within the limits of confidence, which indicates the quality and accuracy of this model in the prediction. Prediction values have indicated an increase in productivity over the next 10 years. Random changes were the most important factors that directly affected the performance of both models, but they were more effective in reducing the efficiency of the Holt exponential model compared to the Box-Jenkins model
Journal of Al-Qadisiyah for Computer Science and Mathematics, 2020
The main objective of this study is to arrive at a highly efficient prediction model for early pr... more The main objective of this study is to arrive at a highly efficient prediction model for early prediction of diabetes by relying on risk factors for diabetes as predictor variables. Using a binary logistic regression model, a model was built for the data of study which taken from a sample of diabetics and non-diabetics persons. The results have shown the high ability of the binary logistic regression model in predicting the diabetes-infected persons. All indicators confirm the validity and quality of the model. The results of Chi-square test (sig=0.945>.05) indicated that the model is significant. Likewise, the results of Hosmer&Lemeshow test (sig=0.945>.05) confirm that the model represents the data very well. Classification table findings were also high, as the overall percentage for the correct classification was 91%. The significant risk factors that influential in predicting diabetes can be arranged as follows: (High blood pressure, Diabetes in the family first degree, High cholesterol, Smoking, Age above 35, Overweight and Gender). All these results confirm the quality and accuracy of this model in predicting the disease, the thing which may indicate that the model can be used as a primary tool for predicting type-2 diabetes through risk factors.
المؤتمر الدولي الثالث للإحصائيين العرب, 2011
تناولت هذه الدراسة استخدام نماذج بوكس جنكنز ونماذج الشبكات العصبية الاصطناعية للتنبؤ في السلاسل -... more تناولت هذه الدراسة استخدام نماذج بوكس جنكنز ونماذج الشبكات العصبية الاصطناعية للتنبؤ في السلاسل -
الزمنية الاقتصادية, وتم التطبيق على بيانات القطاع الزراعي السوداني ممثلة في السلاسل الزمنية لإنتاجية القمح,
1524 م(. – الذرة, والسمسم للفترة الزمنية ) 2002
وهدفت الدراسة لإبراز العلاقة مابين الأساليب المستخدمة للتنبؤ في السلاسل الزمنية ودقة التنبؤات المتحصل
عليها, ومدى تأثير التغيرات التي تطرأ على السلاسل الزمنية ودرجة العشوائية واللاخطية في البيانات على أداء هذه
الأساليب.
حيث تمت معالجة موضوع التنبؤ في السلاسل الزمنية من أوجه مختلفة تمثلت في: نوعية البيانات كعامل رئيسي في
تحديد الأسلوب المتبع للتنبؤ, تأثير التغيرات المختلفة وخاصة التغيرات العشوائية على نتائج نماذج التنبؤ وتأثير عدم
ثبات التباين على دقة التنبؤ المتحصل عليه من النموذج المستخدم.
ومن أهم النتائج التي توصلت لها الدراسة:
1 درجة التغيرات في السلسلة الزمنية وخاصة التغيرات العشوائية, يؤثر تأثير مباشر على النتائج المتحصل عليها -
باستخدام الأسلوبين محل الدراسة, فكلما زادت حدة التغيرات في السلسلة الزمنية قلت كفاءة نماذج بوكس جنكنز مقارنة -
بنماذج الشبكات العصبية.
2 تقل كفاءة الأسلوبين في التعامل مع السلاسل الزمنية التي تعاني من مشكلة عدم ثبات التباين, ولكن تفضل نماذج -
الشبكات على نماذج بوكس جنكنز. -
3 تتأثر نماذج الشبكات العصبية بشكل مباشر بحجم البيانات المتاحة )طول السلسلة الزمنية(. -
4 كلما زادت فترة التنبؤ في المستقبل كانت نتائج الشبكات أدق من نتائج بوكس جنكنز.