ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







دراسة مقارنة لبعض مقدرات انحدار ريدج المتينة

المصدر: مجلة كلية التجارة للبحوث العلمية
الناشر: جامعة الإسكندرية - كلية التجارة
المؤلف الرئيسي: قاروصة، أحمد (مؤلف)
المجلد/العدد: مج56, ع1
محكمة: نعم
الدولة: مصر
التاريخ الميلادي: 2019
الشهر: يناير
الصفحات: 1 - 27
DOI: 10.21608/ACJ.2019.35643
ISSN: 1110-7588
رقم MD: 1031807
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: يعتبر وجود الازدواج الخطي Multicollinearity والمشاهدات الشاذة Outliers من أهم المشاكل التي تواجه تحليل الانحدار الخطي، خاصة عند وقوع المشكلتين آنيا. وإذا كان أسلوب انحدار "ريدج" يحسن من آثار مشكلة الازدواج الخطي، كما أن طرق الانحدار المتينة أقل تأثرا بالمشاهدات الشاذة إلا أن تلك الأساليب منفردة لا يمكنها أن تعالج المشكلتين معا. وتقترح الدراسة الحالية ثلاثة مقدرات جديدة من مقدرات انحدار "ريدج المتين" لعلاج مشكلتي الازدواج الخطي والمشاهدات الشاذة آنيا. والطرق المقترحة هي مزيج من مقدر جديد مقترح من مقدرات ريدج مع ثلاثة مقدرات متينة هي مقدر "أدنى مجموع مربعات مشذبة" Least Trimmed (LTS) Squares ومقدر MM) MM-Estimator) ومقدر "أدنى مجموع بواقي مطلقة " Least Absolute Value (LAV). وتم إجراء دراسة محاكاة للمقارنة بين الطرق المقترحة وست من الطرق المتاحة باستخدام معيار "متوسط مربعات الخطأ "للمقدر MSE. وتمت مقارنة أداء المقدرات عند توليفات مختلفة من درجات الازدواج الخطي ونسب المشاهدات الشاذة. وأظهرت النتائج تفوق المقدرات المقترحة على الطرق الأخرى في حالة وجود كل من الازدواج الخطي والمشاهدات الشاذة آنيا.

Besides multicollinearity, outliers also constitute a problem in the multiple linear regression analysis. We propose three new estimators of the robust ridge regression in the presence of multicollinearity and outliers, which called the Ridge Least Trimmed Squares, Ridge MM and Ridge Least Absolute Value estimator .For this purpose, a simulation study is conducted in order to see the difference between the proposed methods and the existing methods in terms of their effectiveness measured by the mean squares error. The performances of the proposed methods are examined for different percentages of outliers and different degrees of multicollinearity. The results show that the proposed estimators are better than six of the existing methods in the presence of multicollinearity and outliers

ISSN: 1110-7588