ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > A New Estimator to Combat Mult...>الوصف
يجب تسجيل الدخول أولا

A New Estimator to Combat Multicollinearity in Logistic Regression Model

المصدر: المجلة العلمیة للدراسات والبحوث المالیة والإداریة
الناشر: جامعة مدينة السادات - كلية التجارة
المؤلف الرئيسي: Hussein, Monira Ahmed (Author)
مؤلفين آخرين: Abd El-Rahman, Mostafa Kamal (Co-Author)
المجلد/العدد: مج16, ع1
محكمة: نعم
الدولة: مصر
التاريخ الميلادي: 2024
الشهر: مارس
الصفحات: 520 - 551
ISSN: 2682-2113
رقم MD: 1460680
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: الإنجليزية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
الانحدار اللوجستي | الاحتمالية القصوى | التعددية الخطية
كلمات المؤلف المفتاحية:
Logistic Regression | Maximum Likelihood | Multicollinearity | Ridge Estimator | Singular Value Decomposition
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

11

حفظ في:
المستخلص: This paper proposes a new estimator based on the singular value decomposition technique of the design matrix to remedy multicollinearity in the binary logistic model. The proposed estimator is called the SVD-based maximum likelihood logistic estimator. The theoretical properties of this estimator and its superiority over some existing estimators is derived in the sense of the matrix mean squared error criterion. The choice of scalar parameter for this estimator is discussed. A Monte Carlo simulation study has been conducted to compare the performance of the proposed estimator with the existing maximum likelihood estimator and ridge logistic estimator in terms of the mean squared error criterion. Moreover, a real data application is presented to illustrate the potential benefits of the proposed estimator and satisfy the theoretical findings. The results from the simulation study and the empirical application reveal that the proposed estimator works well and outperforms existing estimators in scalar mean squared error sense.
ISSN: 2682-2113

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.