ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > Multicollinearity in Logistic...>الوصف

Multicollinearity in Logistic Regression Model: Subject Review

العنوان بلغة أخرى: تعدد العلاقة الخطية بنموذج الانحدار اللوجستي: مراجعة مقال
المصدر: المجلة العراقية للعلوم الإحصائية
الناشر: جامعة الموصل - كلية علوم الحاسوب والرياضيات
المؤلف الرئيسي: Ibrahim, Naglaa Saad (Author)
مؤلفين آخرين: Mahmood, Shaimaa Waleed (Co-Author), Mohammed, Nada Nazar (Co-Author)
المجلد/العدد: ع31
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2020
الشهر: يونيو
الصفحات: 94 - 109
ISSN: 1680-855X
رقم MD: 1062174
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: الإنجليزية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
الطرق الاحصائية | الانحدار اللوجستي | متوسط مربع الخطأ
كلمات المؤلف المفتاحية:
الانحدار اللوجستي | التعدد الخطي | متوسط مربع الأخطاء | مقدر الحرف | مقدر ليو | Logistic Regression | Multicollinearity | Mean Square Error | Ridge Estimator | Liu Estimator
رابط المحتوى:

الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها.
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: يعتبر نموذج الانحدار اللوجستي من الطرق الإحصائية الحديثة الموضوعة للتنبؤ بمجموعة المتغيرات الكمية (اسمية أو رتيبة)، ويعد كاختبار بديل عن معادلة الانحدار الخطي البسيط والمتعدد وكذلك فهو يخضع إلى مفاهيم النموذج من حيث إمكانية اختبار اثر النسق الكلي لمجموعة المتغيرات المستقلة على المتغير التابع ومن حيث توظيفها لمفاهيم معايير المطابقة النمذجية، وفي بعض الحالات يكون هناك ارتباط بين المتغيرات التوضيحية مما يؤدي تضخم التباين وهذه المشكلة تدعى بمشكلة تعدد العلاقة الخطية. تناول هذا البحث دراسة مراجعة مقال لتقدير معلمات نموذج الانحدار اللوجستي بعدة طرق متحيزة لتقليل من مشكلة تعدد العلاقة الخطية بين المتغيرات وتمت المقارنة بين هذه الطرق من خلال استخدام معيار متوسط مربع الخطأ.(MSE) ولقد تم تطبيق الطرق المقدمة في البحث على بيانات محاكاة مونت كارلو لتقييم أداء الطرق والمقارنة بينهم وكذلك التطبيق على بيانات حقيقة وكانت نتائج المحاكاة والتطبيق الحقيقي بان مقدر انحدار الحرف اللوجستي افضل الطرق الأخرى.

The logistic regression model is one of the modern statistical methods developed to predict the set of quantitative variables (nominal or monotonous), and it is considered as an alternative test for the simple and multiple linear regression equation as well as it is subject to the model concepts in terms of the possibility of testing the effect of the overall pattern of the group of independent variables on the dependent variable and in terms of its use For concepts of standard matching criteria, and in some cases there is a correlation between the explanatory variables which leads to contrast variation and this problem is called the problem of Multicollinearity. This research included an article review to estimate the parameters of the logistic regression model in several biased ways to reduce the problem of multicollinearity between the variables. These methods were compared through the use of the mean square error (MSE) standard. The methods presented in the research have been applied to Monte Carlo simulation data to evaluate the performance of the methods and compare them, as well as the application to real data and the simulation results and the real application that the logistic ridge estimator is the best of other method.
ISSN: 1680-855X

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.