ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > المشاهدات الشاذة في تحليل الان...>الوصف

المشاهدات الشاذة في تحليل الانحدار المتعدد

المصدر: مجلة بحوث جامعة تعز - سلسلة الآداب والعلوم الإنسانية والتطبيقية
الناشر: جامعة تعز
المؤلف الرئيسي: حسين، حسين علي (مؤلف)
المجلد/العدد: ع27
محكمة: نعم
الدولة: اليمن
التاريخ الميلادي: 2021
الشهر: مايو
الصفحات: 123 - 137
رقم MD: 1261679
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EduSearch, AraBase, HumanIndex
مواضيع:
التحليل الوصفي | طريقة الرسم الصندوقي | الانحدار الخطي | البيانات الإحصائية
كلمات المؤلف المفتاحية:
القيم الشاذة | الطرق اللامعلمية | مصفوفة القبعة | بواقي ستيودنت | نموذج الانحدار المتعدد | طريقة البتر
رابط المحتوى:

الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها.
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: هدفت هذه الدراسة إلى اكتشاف القيم الشاذة ومعرفة تأثيرها على تحليل الانحدار المتعدد ومن ثم معالجتها من خلال استخدام التحليل الوصفي، وتم الكشف عن المشاهدات الشاذة في المتغيرات المستقلة باستخدام طريقة الرسم الصندوقي وكذلك طريقة مصفوفة القبعة، وتم الكشف عن المشاهدات الشاذة في المتغير التابع باستخدام بواقي ستيودنت، أما القيم المؤثرة فقد تم الكشف عنها باستخدام طرق .DFBETAS, .DIFFITS, COVRATIOوأهم ما توصلت إليها الدراسة أن القيم الشاذة تعمل على تضخيم قيمة MSE وتقلل من قيمة R2 وقيمة F المحسوبة وكذلك تأثيرها على التوزيع الطبيعي للبواقي، وطبقت هذه الدراسة طريقة الحذف وطريقة متوسط البتر لمعالجة القيم الشاذة وتوصلت إلى أن طريقة متوسط البتر أفضل من طريقة الحذف وتم اختيار أفضل نموذج مقدر بعد معالجة المشاهدات الشاذة، والذي أعطى نتائج أفضل من نتائج النموذج المقدر قبل معالجة المشاهدات الشاذة.

The aim of this study to deal with the effect of outliers upon the parameters of the multiple linear regression analysis. The most important objectives of this study are: study effect existence and treatment of outliers upon the multiple linear regression analysis model analysis and comparison between methods and criteria of outliers diagnosis. The study depended on the descriptive method to describe the study variables, then use the statistical analysis to detect the outliers by using box plot, Hat matrix methods. The influential outliers were found out by using R-student, DFFITS, DFBETAS, and COVRATIO. Treating outliers is done by Elimination method and Trimmed mean method. The result of study showed that there is significant effect of outliers upon the parameters of the multiple linear regression, by increasing the value of R2 and F, and decreasing the value of MSE. All analysis is done by using E-Views 10, SPSS 24 and Excel programs.

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.