ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > Compare Robust Wilk’s Statisti...>الوصف

Compare Robust Wilk’s Statistics Based on MM-Estimator for the Multivariate Multiple Linear Regression

العنوان بلغة أخرى: مقارنة إحصائيات ويلكس الحصينة استنادا إلى مقدر MM للانحدار الخطي المتعدد متعدد المتغيرات
المصدر: مجلة ميسان للدراسات الأكاديمية
الناشر: جامعة ميسان - كلية التربية الأساسية
المؤلف الرئيسي: حسين، ثامر ورده (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Hussein, Thamer Warda
مؤلفين آخرين: أمين، عبدالله عبدالقادر (م. مشارك)
المجلد/العدد: مج23, ع49
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2024
الشهر: آذار
الصفحات: 36 - 46
DOI: 10.54633/2333-023-049-004
ISSN: 1994-697X
رقم MD: 1458080
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: الإنجليزية
قواعد المعلومات: EduSearch, HumanIndex
مواضيع:
علم الرياضيات | إحصائية ويلكس | الانحدار الخطي
كلمات المؤلف المفتاحية:
MM-Estimator | Outliers | Robustness | P-Value | Wilk's Statistic
رابط المحتوى:
PDF (صورة)      PDF (نص)      HTML
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

1

حفظ في:
المستخلص: في الانحدار الخطي متعدد المتغيرات، تبرز إحصائية ويلكس الكلاسيكية كطريقة مستخدمة على نطاق واسع لاختبار الفرضيات، ومع ذلك فهي تظهر حساسية عالية لتأثير القيم المتطرفة. لقد درس العديد من المؤلفين إحصائيات اختبار غير حصينه ترتكز على نظريات عادية عبر سيناريوهات متعددة. في هذا الدراسة، قمنا بتطوير طريقه حصينه لإحصائيات ويلكس، باستخدام مقدر (MM) ويعتمد هذا النهج على أوزان المشاهدات التي يتم تحديدها من خلال داله وزن هامبل وهيوبر. لقد أجرينا تحليلا مقارنا بين الإحصائيات المقترحة وإحصائيات ويلكس الكلاسيكية تم استخدام طريقه مونت كارلو لتقييم أداء إحصاءات الاختبار عبر مجموعات البيانات المختلفة. في حال أن البيانات تتبع التوزيع الطبيعي أظهر الطرق المقترحة معدلات خطأ من النوع الأول قريبة من مستويات الأهمية المتوقعة وقوة اختبار مشابهه للطريقة الكلاسيكية. ومع ذلك، في السيناريوهات التي تنطوي على تلوث البيانات، أظهرت الطريقة الإحصائية المقترحة أداء متفوقا. حيث أن الإحصائيات الحصينة المقترحة هي النهج المفضل عند التعامل مع البيانات المتأثرة بالقيم المتطرفة.

In the realm of multivariate linear regression, the classical Wilks' statistic stands out as a widely employed method for hypothesis testing, yet it exhibits high sensitivity to the influence of outliers. Numerous authors have explored non-robust test statistics grounded in normal theories across diverse scenarios. In this investigation, we developed a robust variant of the Wilks' statistics, utilizing the MM-estimator. This approach relies on observation weights determined through Hampel and Huber weight functions. We conducted a comparative analysis between the proposed statistics and the conventional Wilks' statistic. Monte Carlo studies were employed to assess the performance of the test statistics across various datasets, particularly under normal distribution conditions. The study delves into the comparative effectiveness of two test statistics—classical Wilks' and the newly proposed robust statistics. Both exhibited type I error rates and test power close to expected significance levels. However, in scenarios involving data contamination, the proposed statistical method demonstrated superior performance. It emerged as the preferred approach when dealing with corrupted or affected data.
ISSN: 1994-697X

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.