| LEADER |
05006nam a22002537a 4500 |
| 001 |
2145775 |
| 041 |
|
|
|a ara
|
| 044 |
|
|
|b مصر
|
| 100 |
|
|
|a العتابى، كريم خلف عزر
|g Motif, Karim Khalaf
|e مؤلف
|9 410549
|
| 245 |
|
|
|a دراسة إحصائية لمقدرات طريقة الأنتروبي العظمى العامة وطريقة المربعات الصغرى العامة لمعلمات نموذج الانحدار متعدد المستويات مع التطبيق على محصول القمح في العراق
|
| 246 |
|
|
|a A Statistical Study of the Estimators of the General Maximum Entropy Method and the General Least Squares Method for the Parameters of the Multi – Level Regression Model with Application to the Wheat Crop in Iraq
|
| 260 |
|
|
|b جامعة عين شمس - كلية التجارة
|c 2023
|g يوليو
|
| 300 |
|
|
|a 981 - 1016
|
| 336 |
|
|
|a بحوث ومقالات
|b Article
|
| 520 |
|
|
|a في هذا البحث تم التعامل مع نموذج الانحدار الخطي متعدد المستويات والذي يعد من اهم النماذج واسعة الاستخدام والتطبيق في تحليل البيانات التي تتصف بكون المشاهدات فيها تأخذ الشكل الهرمي، في هذا البحث تم تطبيق طريقتين مختلفين لتقدير معلمات النموذج وهما طريقة المربعات الصغرى العامة (Generalized Least Square) وطريقة الانتروبي العظمى العامة (Generalized Maximum Entropy) وتم إجراء المقارنة بينهما وأيهما افضل في عملية التقدير وذلك من خلال معيار المعلومات اكايكي Akaike in formation criterion ومعيار المعلومات البيزية information criterion Bayesian وتبين أن طريقة الانتروبي العظمى العامة هي الأكفأ في عملية التقدير أن طريقة الانتروبي العظمى العامة GME تعد الطريقة المثلى لتقدير معلمات نموذج متعدد المستويات (بمستويين لبيانات البانل 2-PMRM بشكل عام لأي نوع من أنواع نماذج الانحدار لبيانات البانل ولمختلف أحجام العينات إذ حافظت الطريقة على أفضلية التقدير باعتماد مقياسي AIC ومقياس BIC وهذا يعني انه يمكن اعتماد طريقة الانتروبي العظمى العامة GME للتقدير في الجانب التطبيقي عند تقدير معلمات نموذج متعدد المستويات بمستويين لبيانات البانل2-PMRM المثل لبيانات الحنطة في بعض محافظات العراق وبحسب السلسلة الزمنية المتوفرة والممتدة من ۲۰۰۰ – ۲۰۲۱.
|b In this research, the model of the various different shapes that are used in the application of this application was dealt with, compared between them and which one is better in the estimation process, through the Akaiki information criterion.Akaike information criterion and Bayesian information criterion it turns out that the general maximum entropy method is the most efficient in the estimation process. The general maximum entropy method (GME) is the best way to estimate the parameters of a multi-level model (two levels) for the PMRM-2 data in general for any type of regression model for the data of the panel and for different sample sizes. The preference of estimation by adopting the AIC and BIC scales, this means that the general maximum entropy (GME) method can be adopted for estimation in the applied aspect when estimating the parameters of a multi-level model with two levels for the PMRM-2 data, Representative of wheat data in some governorates of Iraq, and according to the available time series extending from 2000 - 2021.
|
| 653 |
|
|
|a النماذج الإحصائية
|a نموذج الانحدار الخطي
|a مربعات دنيا
|a المحاصيل الغذائية
|a العراق
|
| 692 |
|
|
|a نموذج هرمي
|a نموذج مجمع
|a بيانات البنل
|a متعددة المستويات
|a المحاكاة
|a معيار معلومات البيزية
|a طريقة المربعات الصغرى العامة
|a الانحدار
|b Hierarchical Model
|b Pooling Model
|b Panel Data
|b Multilevel
|b Simulation
|b Bayesian Information Criterion
|b Generalized Least Square
|b Regression
|
| 700 |
|
|
|9 263444
|a عبدالعال، مدحت محمد أحمد
|e مشرف
|
| 700 |
|
|
|9 545362
|a مسلم، باسم شليبة
|e مشرف
|g Shlaba, Basim
|
| 773 |
|
|
|4 الاقتصاد
|4 الإدارة
|6 Economics
|6 Management
|c 051
|e Scientific Journal for Economic & Commerce
|f Al-Maġallah Al-ʿilmiyyah Lil-Iqtiṣād Wal Tiğārah
|l 002
|m ع2
|o 0527
|s المجلة العلمية للاقتصاد والتجارة
|v 053
|x 2636-2562
|
| 856 |
|
|
|u 0527-053-002-051.pdf
|
| 930 |
|
|
|d y
|p y
|q n
|
| 995 |
|
|
|a EcoLink
|
| 999 |
|
|
|c 1395481
|d 1395481
|
