ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > مقارنة بين طريقتي انحدار المكو...>الوصف

مقارنة بين طريقتي انحدار المكونات الرئيسة وطريقة التقدير المويجي لأنموذج الخطي الجزئي شبه المعلمي

العنوان بلغة أخرى: A Comparison between the Two Main Components Regression Methods and the Wavelet Estimation Method for the Semi-Parametric Partial Linear Model
المصدر: مجلة الإدارة والاقتصاد
الناشر: الجامعة المستنصرية - كلية الإدارة والاقتصاد
المؤلف الرئيسي: صالح، صالح عادل (مؤلف)
مؤلفين آخرين: عيسى، أمينة كريم (م. مشارك)
المجلد/العدد: ع138
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2023
الشهر: حزيران
الصفحات: 199 - 215
ISSN: 1813-6729
رقم MD: 1390600
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
الفلسفة الإحصائية | نماذج الانحدار | البيانات الخطية | التقدير المويجي
كلمات المؤلف المفتاحية:
شبه معلمي | أنموذج خطي جزئي | طريقة التقدير المويجي | انحدار المكونات الرئيسة | Semi-Parametric | Partial Linear Model | Wavelet Estimation Method | Regression of the Main Components
رابط المحتوى:

الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها.
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: ان العديد من الباحثين زاد اهتمامهم بالطرق شبه المعلمية وذلك بسبب تنوع البيانات لمجتمع الدراسة حيث توفر النماذج شبه المعلمية حلقة وصل بين النماذج المعلمية واللامعلمية وكذلك فأنها تحقق مقدرات ذات مستوى عالي، ففي هذا البحث سوف نستخدم الأنموذج الخطي الجزئي شبه المعلمي ونستخدم طريقتين من طرق التقدير وهي طريقة التقدير المويجي (WAVE) وطريقة انحدار المكونات الرئيسية (PCR) حيث نستخدم أسلوب المحاكاة وأحجام عينات مختلفة (128، 256، 512) وتباينات مختلفة وهي (2, 1, 0.5) للمقارنة بين الطريقتين واختيار أيهما أفضل، ومن خلال نتائج المحاكاة والرسم البياني توصل الباحث إلى أن أفضل طريقة هي طريقة التقدير المويجي (WAVE) هي حيث تغلبت على طريقة المكونات الرئيسية (PCR) عندما تكون عدد المتغيرات أربعة متغيرات وثمانية متغيرات وعند استخدام دوال التمهيد الخطية والتربيعية

Many researchers have increased their interest in semi-parametric methods due to the diversity of data for the study community, where semi-parametric models provide a link between parametric and non-parametric models, as well as achieve estimates of a high level. It is the waveform estimation method (WAVE) and the main components regression method (PCR), where we use the simulation method and different sample sizes (128, 256, 512) and different variances (0.5, 1, 2) to compare the two methods and choose which is better, and through the simulation results and the graph, the researcher concluded that the best method is the wavelet estimation method (WAVE), which is where it overcame the principal components method (PCR) when the number of variables is four variables and eight variables and when using linear and quadratic smoothing functions.
ISSN: 1813-6729

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.