المستخلص: |
استهدف البحث المفاضلة بين طريقة المربعات الصغرى (OLS) وطريقة انحدار الحرف (RR) Ridge Regression وطريقة المكونات الرئيسية (PCR) وطريقه انحدار لاسو (Lasso) وذلك للوصول للطريقة الأفضل لعلاج مشكلة الازدواج الخطي في نموذج الانحدار المتعدد وتوصلت الدراسة إلى أفضلية طريقة انحدار لاسو (Lasso) عن كلا من طريقة المربعات الصغرى (OLS) وطريقه المكونات الرئيسية (PCR) وطريقه انحدار الحرف (RR) وذلك لأنها صاحبة أقل متوسط مربعات أخطاء (MSE) وأقل قيم لمعامل تضخم التباين VIF.
The research aimed to compare between ordinary the least squares method (OLS), the Ridge regression (RR) ,the principal components regression (PCR) and the Lasso Regression in order to reach the optimal method for treating the problem of Multicollinearity The study concluded that the Lasso Regression method is superior to the least squares method and the principal components method, and Ridge Regression as it has the least mean squares errors (MSE) and the lowest values of the variance inflation factor (VIF).
|