ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > A Comprehensive Comparative An...>الوصف

A Comprehensive Comparative Analysis of Weighted Least Squares and Robust Regression Models with Application

العنوان بلغة أخرى: تحليل مقارنة شاملة لنماذج المربعات الصغرى المرجحة والانحدار الحصين مع التطبيق
المصدر: مجلة جامعة كركوك للعلوم الإدارية والاقتصادية
الناشر: جامعة كركوك - كلية الإدارة والاقتصاد
المؤلف الرئيسي: علي، سوزان صابر حيدر (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Ali, Sozan S. Haydar
المجلد/العدد: مج14, ع2
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2024
الصفحات: 54 - 65
DOI: 10.32894/1913-014-002-005
ISSN: 2222-2995
رقم MD: 1474864
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: الإنجليزية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
الانحدار الكلاسيكي | المتغيرات التفسيرية | البرامج الإحصائية
كلمات المؤلف المفتاحية:
القيم الشاذة (المتطرفة) | نموذج الانحدار الحصين | نموذج المربعات الصغرى المرجحة | دالة Weighting | Outliers | Robust Regression | Weight Least Square | Weighting Function
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

1

حفظ في:
المستخلص: تحليل الانحدار هي تقنية إحصائية تستخدم لنمذجة العلاقة بين متغير تابع (متغير الاستجابة) ومتغير واحد أو أكثر مستقل (المتغيرات التوضيحية). تساعد في فهم كيفية تغير قيمة المتغير التابع عند تغيير متغير أو أكثر من المتغيرات المستقلة. وتستخدم الطريقة التقليدية، المربعات الصغرى العادية (OLS)، عادة لتقدير معلمات الانحدار الخطي في ظل افتراضات معينة. ومع ذلك، عند انتهاك هذه الافتراضات، كما هو الحال في وجود قيم متطرفة في البيانات، قد تتعرض دقة التقديرات والنتائج للخطر. الهدف الرئيسي من هذه الدراسة هو مقارنة نموذجي الانحدار: المربعات الصغرى المرجحة (WLS) والانحدار الحصين (RR)، وخاصة عند استخدام وظيفة الترجيح M-Bisquare في نموذج الانحدار الحصين لمقدر (RR M). بالإضافة إلى ذلك، تهدف هذه الدراسة إلى إظهار أن كلا من نماذج المربعات الصغرى الموزونة (WLS) ونماذج الانحدار الحصين (RR) يمكن أن تكون بمثابة طرق بديلة للمربعات الصغرى العادية (OLS)، المصممة خصيصا لتقدير المعلمة في مجموعات البيانات التي تحتوي على القيم المتطرفة. وفي الجانب التطبيقي لدراستنا، تتكون العينة من ۱۳۰ امرأة تعاني من العقم، وقد تم تصنيف المتغيرات إلى مجموعتين: المجموعة الأولى تشمل خمسة متغيرات توضيحية (العمر، البرولاكتين (PL)، الهرمون (FSH)، الهرمون (LH)، والهرمون المحفز للغدة الدرقية (TSH))، بينما تتكون المجموعة الثانية من متغير التابع وهو عدد البويضات (البويضة). وتم إجراء المقارنة بين التقنيتين باستخدام البرامج الإحصائية مثل Eviews وSPSS، ومن خلال تحليل بيانات الدراسة وجد أن نموذج الانحدار الحصين (RR) ودالة الترجيح (M- Bisquare) هو النموذج الأنسب لهذه البيانات الطبية مقارنة بنموذج المربعات الموزونة (WLS).

Regression analysis is indeed a statistical technique used to model the relationship between a dependent variable (response variable) and one or more independent variables (explanatory variables). The conventional method, ordinary least squares (OLS), is typically employed for estimating linear regression parameters under certain assumptions. However, when these assumptions are violated, such as in the presence of outliers in the data, the accuracy of the estimates and results may be compromised. The main objective of this study is to compare two regression models: weighted least squares (WLS) and robust regression (RR), particularly employing the M-Bisquare weighting function in the robust M-estimator regression (RR) model. Additionally, this study aims to showcase that both the weighted least squares (WLS) and robust regression (RR) models can serve as alternative methods to ordinary least squares (OLS), specifically tailored for parameter estimation in datasets containing outliers. The sample population for this research comprises 130 women experiencing infertility, with the variables categorized into two groups: the first group encompasses five explanatory variables (Age, Prolactin (PL), Follicle Stimulating Hormone (FSH), Luteinizing Hormone (LH), and Thyroid Stimulating Hormone (TSH)), while the second group consists of the response variable, the number of eggs (oocyte).. The comparison between weighted least squares and robust regression models was conducted using statistical software such as Eviews and SPSS. The weight least square (WLS) model and robust regression (RR) model were used as a suitable statistical method for the study sample. By analyzing the study data, it was found that the robust regression (RR) model and the weighting function (M- Bisquare) with is the best fit model for this medical data compared to weight least square (WLS) model.
ISSN: 2222-2995

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.