ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







دراسة تحليلية لمعامل التحديد المصحح في نموذج الإنحدار

العنوان بلغة أخرى: Analytical Study to Adjusted Determination Coefficient in a Regression Model
المصدر: مجلة جامعة تشرين للبحوث والدراسات العلمية - سلسلة العلوم الاقتصادية والقانونية
الناشر: جامعة تشرين
المؤلف الرئيسي: بشماني، شكيب (مؤلف)
المجلد/العدد: مج42, ع4
محكمة: نعم
الدولة: سوريا
التاريخ الميلادي: 2020
الصفحات: 33 - 47
ISSN: 2079-3073
رقم MD: 1184564
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
كلمات المؤلف المفتاحية:
معامل التحديد | معامل التحديد المصحح | عدد المشاهدات | عدد المعاملات | R-Squared | Adjusted R-Squared | Number of Observation | Number of Parameters
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

7

حفظ في:
المستخلص: يهدف البحث إلى توصيف خصائص معامل التحديد المصحح والحالات التي يأخذ فيها قيمه المختلفة لنموذج انحدار ما وبخاصة الانحدار الخطي سواء البسيط أم المتعدد، والأهم من ذلك معرفة الحالات التي يأخذ فيها قيما سالبة، إذ لطالما شاهدناها في أبحاث كثيرة سواء لطلاب الدراسات العليا أم لغير ذلك، ومعرفة فيما إذا كانت هذه القيم لها مدلول إحصائي أم لا، ومعرفة إن كانت موضوعية أم لا، بالإضافة إلى توضيح ذلك بأمثلة عملية معتمدين بشكل رئيسي على العلاقة بين عدد المشاهدات وعدد المعاملات في النموذج أو عدد المتغيرات المستقلة في النموذج. توصل الباحث من خلال دراسته إلى مجموعة من النتائج أهمها ما يأتي: - عندما تكون قيمة معامل التحديد تساوي الواحد، ستكون قيمة معامل التحديد المصحح تساوي الواحد. - عندما تكون قيمة معامل التحديد تساوي الصفر، ستكون قيمة معامل التحديد المصحح سالبة. - إذا كان عدد المعاملات في النموذج أكبر أو تساوي أو قريبة من عدد المشاهدات فإن قيمة معامل التحديد المصحح ستكون غير مقبولة إحصائيا؛ لأنها ستكون أكبر من قيمة معامل التحديد وهذا لا يجوز. - كلما ازداد عدد المعاملات في النموذج، انخفضت قيمة معامل التحديد المصحح.

The research aims to describing properties of adjusted determination coefficient, and the cases which takes different values to any regression model, specialist the linear regression, simple or multiple. The important of that is for we know the cases which take minus values which we see them in many researches in high study and in other. We would like to know if these values have a statistical significant or not, and we want to know if they were statistical values, beside of, we want to explain that with practical examples depending on the relationship between a number of observations and a number of parameters in the model or number of independent variables in the model. The researcher arrived through the study to following results: - When coefficient of determination equals 1 the adjusted determination coefficient will equals 1. - When coefficient of determination equals 0 the adjusted determination coefficient will equals a negative value. - If the number of parameters bigger than or equal or near of observation number, the adjusted determination coefficient will be unacceptable statistically, because it will bigger than value of determination coefficient - When the number of parameters in the model increase, the value of adjusted determination coefficient will decrease.

ISSN: 2079-3073