ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







المقدرات المتحيزة في أنموذج انحدار بواسون المتضخم صفريا بوجود مشكلة التعدد الخطي

العنوان بلغة أخرى: Biased Estimators in Zero-Inflated Poisson Regression Model in the Presence of Multicollinearity: Subject Review
المصدر: مجلة أبحاث كلية التربية الأساسية
الناشر: جامعة الموصل - كلية التربية الأساسية
المؤلف الرئيسي: العبيدي، ندوى خزعل رشاد (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Al-Obaidi, Nadwa Khazal Rashad
مؤلفين آخرين: حمود، نوال محمود (م. مشارك)
المجلد/العدد: مج20, ع1
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2024
الصفحات: 819 - 842
ISSN: 1992-7452
رقم MD: 1469201
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EduSearch
مواضيع:
كلمات المؤلف المفتاحية:
التعدد الخطي | مقدر الحرف | مقدر ليو | أنموذج انحدار بواسون | النماذج المتضخمة صفريا
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: تعد مشكلة التعدد الخطي التي تحدث نتيجة للارتباط العالي والتلازم الخطي بين متغيرين أو أكثر من المتغيرات التوضيحية الداخلة في بنائها واحدة من أهم مشاكل بناء النماذج، مما يؤثر بشكل سلبي على عملية تقدير معلمات انموذج الانحدار. تهدف هذه الدراسة إلى استعراض المقدرات المقلصة التي تستخدم لمعالجة مشكلة التعدد الخطي التي تظهر في انموذج انحدار بواسون المتخضم صفريا. يعتبر هذا النموذج من أكثر النماذج. المستخدمة في حالة كون بيانات متغير الاستجابة ذات قيم قابلة للعد ولا تخضع للتوزيع الطبيعي. من خلال تجارب محاكاة مونت- كارلو تبين بان المقدر المقلص ذو المعلمتين افضل المقدرات المقترحة بسبب تقليله متوسط مربعات الخطأ للنموذج.

The problem of multicollinearity, which occurs as a result of high correlation and linear dependence between two or more explanatory variables in a model, is one of the most important issues in model building, negatively affecting the parameter estimation process of the regression model. This study aims to review the shrinkage estimators used to address the problem of multicollinearity that appears in the zero-inflated Poisson regression model. This model is one of the most commonly used models when the response variable data have countable values and are not normally distributed. Through Monte Carlo simulation experiments, it was found that the shrinkage estimator with two parameters is the best proposed estimator due to its reduction of the model's mean square error.

ISSN: 1992-7452