Assessment of Regression Model for Rainfall in Saudi Arabia (1979-2011) Using Dummy Variables
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Notice bibliographique
Résumé
Objectives: This study aims to analyze rainfall in Saudi Arabia by designing models based on data from 20 stations across the Kingdom from 1979 to 2011. Methods: The analysis employed a multiple linear regression model with rainfall as the dependent variable and annual quarters as the independent variables. Dummy variables were utilized in the analysis. The regression model provided valuable insights into the impact of rainfall rates in different quarters across Saudi Arabia. Monthly data was collected from each region of the Kingdom during the study period and categorized into five groups based on average rainfall: Group 1 (5-15 mm), Group 2 (15-25 mm), Group 3 (25-35 mm), Group 4 (35-45 mm), and Group 5 (45-70 mm). Each group was represented by a separate regression model. To reduce the number of dummy variables in the model, the monthly data was converted to quarterly data. Results: A significant finding of this study is that all models were statistically significant, indicating that rainfall distribution is influenced by the annual quarters. Furthermore, it was observed that the average rainfall in most quarters across different regions was statistically significant, except for the fourth quarter in Group 5 and the third quarter in Groups 1, 2, and 4. Conclusions: The inclusion of dummy variables as independent variables in the multiple linear regression model proved to be a novel and effective approach for analyzing rainfall time series. The results can serve as a foundation for future studies, enabling prediction and informed decision-making based on the findings.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle